金融欺詐資料分析
資料集：金融欺詐資料
目標：對資料集建模，預測金融行為是否是欺詐行為
資料視覺化展示EDA
首先匯入需要使用的包和讀入資料資訊
觀察資料欄位。
cash_out型別的轉賬最多。
檢視轉賬型別和欺詐標記的關係。
發現欺詐行為存在於大額轉賬和全部提現行為中。
所以對資料進行清洗，去掉不存在欺詐行為的轉賬方式。並且繪製熱力圖觀察變數間的關係。
資料清洗
因為欺詐行為和不欺詐行為的樣本量極為不均，所以採用下采樣的方法，對不是欺詐行為的樣本進行隨機取樣。
得到了特徵和標籤。
資料建模
匯入需要的機器學習包，這裡使用邏輯迴歸。
並建模。
結果可得roc_acu= 0.9751185216666503。
np.mean(y_pre==y_test)，精度為0.926948051948052。
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