数据挖掘 | 信用卡欺诈预测实战
本篇的数据挖掘实战是以信用卡欺诈的数据集为例,用 Logistic Regression 和 Random Forest 两个分类算法进行预测分析。以下代码是用 Python 3 实现。
首先导入要用到的 Python 包。
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import itertools
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import confusion_matrix, precision_recall_curve
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
读入数据,数据类型是 .csv 文件。
data = pd.read_csv('./creditcard.csv')
数据初探索
输出 data 的前 5 行,先直观地看一下数据的样子。
data.head(5)
由于属性太多,该图未截取完整。
继续对数据进行探索。
print(data.shape) # 输出行数和列数(284807, 31)
data.columns.tolist() # 显现数据的所有列名称
print(data.describe()) # 对数据的描述性统计
接下来绘制类别的分布,通过直方图可以直观地观察到有多少类,以及每个类的分布。
plt.figure()
ax = sns.countplot(x = 'Class',data = data)
plt.title('class distribution')
plt.show()
观察直方图,我们会发现这是一个二分类的数据集,并且数据分布极为不平衡。毕竟在信用卡违约贷款中,属于欺诈的交易还是极少数的。
具体计算一下总交易数,以及属于欺诈的交易数。
num = len(data)
num_fraud = len(data[data['Class'] == 1])
print("总交易笔数",num)
print("诈骗交易次数", num_fraud)`在这里插入代码片`
print("诈骗交易比例:{:.6f}".format(num_fraud/num))
# 输出结果
总交易笔数 284807
诈骗交易次数 492
诈骗交易比例:0.001727
可视化一下在不同的时间点下,正常与欺诈的交易次数的分布。
f, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, sharex=True, figsize=(15,8))
bins = 50
ax1.hist(data.Time[data.Class == 1], bins = bins, color = 'darkgreen')
ax1.set_title('Fraudulent transactions')
ax2.hist(data.Time[data.Class == 0], bins = bins, color = 'darkred')
ax2.set_title('Normal transactions')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Number of transactions')
plt.show()
数据预处理和特征选择
对Amount进行数据规划范处理,标准化
data['Amount_Norm'] = StandardScaler().fit_transform(data['Amount'].values.reshape(-1,1))
特征选择
y = np.array(data['Class'].tolist())
data = data.drop(['Time','Amount','Class'],axis=1)
X = np.array(data)
建模并评估
逻辑回归算法
train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(X, y, test_size = 0.1, random_state = 22)
clf = LogisticRegression()
clf.fit(train_x, train_y)
predict_y = clf.predict(test_x)
计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(test_y, predict_y)
# 结果
[[28434 6][ 16 25]]
# 准确率为:0.9992275552122467
可视化混淆矩阵
def plot_confusion_matrix(cm, classes, normalize = False, title = 'Confusion matrix"', cmap = plt.cm.Blues) :plt.figure()plt.imshow(cm, interpolation = 'nearest', cmap = cmap)plt.title(title)plt.colorbar()tick_marks = np.arange(len(classes))plt.xticks(tick_marks, classes, rotation = 0)plt.yticks(tick_marks, classes)thresh = cm.max() / 2.for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])) :plt.text(j, i, cm[i, j],horizontalalignment = 'center',color = 'white' if cm[i, j] > thresh else 'black')plt.tight_layout()plt.ylabel('True label')plt.xlabel('Predicted label')plt.show()
class_names = [0,1]
plot_confusion_matrix(cm, classes=class_names,title = 'LR Confusion Matrix')
显示模型评估结果
def show_metrics():tp = cm[1,1]fn = cm[1,0]fp = cm[0,1]tn = cm[0,0]print('精确率: {:.3f}'.format(tp/(tp+fp)))print('召回率: {:.3f}'.format(tp/(tp+fn)))print('F1值: {:.3f}'.format(2*(((tp/(tp+fp))*(tp/(tp+fn)))/((tp/(tp+fp))+(tp/(tp+fn))))))
show_metrics()
# 结果
精确率: 0.806
召回率: 0.610
F1值: 0.694
绘制精确率-召回率曲线
def plot_precision_recall():plt.step(recall, precision, color = 'b', alpha = 0.2, where = 'post')plt.fill_between(recall, precision, step ='post', alpha = 0.2, color = 'b')plt.plot(recall, precision, linewidth=2)plt.xlim([0.0,1])plt.ylim([0.0,1.05])plt.xlabel('Recall Rate')plt.ylabel('Precision Rate')plt.title('Recall-Precision Curve')plt.show()
precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(test_y, score_y)
plot_precision_recall()
绘制 AUC 曲线
def auc_curve(y,prob):fpr,tpr,threshold = roc_curve(y,prob) ###计算真正率和假正率roc_auc = auc(fpr,tpr) ###计算auc的值plt.figure()lw = 2plt.figure(figsize=(10,10))plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange',lw=lw, label='ROC curve (area = %0.3f)' % roc_auc) ###假正率为横坐标,真正率为纵坐标做曲线plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=lw, linestyle='--')plt.xlim([0.0, 1.0])plt.ylim([0.0, 1.05])plt.xlabel('False Positive Rate')plt.ylabel('True Positive Rate')plt.title('Receiver operating characteristic example')plt.legend(loc="lower right")plt.show()
auc_curve(test_y, score_y)
随机森林
接下来用随机森林进行预测
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
clf = RandomForestClassifier()
clf.fit(train_x, train_y)
predict_y = clf.predict(test_x)
acc = clf.score(test_x, test_y)
print(acc)
# 0.9997191109862715
混淆矩阵为:
[[28438 2][ 6 35]]
召回率、准确率和F1值为:
精确率: 0.946
召回率: 0.854
F1值: 0.897
召回率-准确率曲线为:
AUC曲线:
总结:
- 采用 LR 和 RFC 都没有经过调参,采用的是默认参数,经过调参后表现应该会更好一些。
- 在没有经过调参的两个算法中,Random Forest 明显是表现地更佳一些。
- 用我的电脑在训练数据的时候,发现 Logistic Regression 会快好多。
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Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示,没过几秒后电脑自动重启,每次开机都这样无法进入系统,此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一:开机按下F8,在出现的Windows高级启动选…...
2022/11/19 21:17:12 - 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...
有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况,就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机,碰到这样的问题该怎么解决呢,现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法:1、2、依次…...
2022/11/19 21:17:11 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...
今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后,每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面,提示请勿关闭计算机”,每次停留好几分钟才能正常关机,导致什么情况引起的呢?出现配置Windows Update…...
2022/11/19 21:17:10 - 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...
只能是等着,别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚,只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一:管理员运行cmd:net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?
原标题:电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢?一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57