机器学习实战：交易数据异常检测

人工智能

2023-10-23 03:00:54

身处这个数据泛滥的时代，机器学习在各个领域发挥着举足轻重的作用。从图像识别到自然语言处理，机器学习算法正在改变着我们的生活方式。机器学习在金融领域也大放异彩，尤其是交易数据异常检测。

交易数据异常检测旨在识别可疑或欺诈性交易，保护企业和消费者免受财务损失。这项任务至关重要，因为欺诈行为会造成严重的经济损失和声誉损害。机器学习算法通过分析交易数据中的模式和异常值，可以有效地检测异常交易。

本文将带您深入了解交易数据异常检测的实战项目。我们将使用经过处理的信用卡交易数据，训练一个机器学习模型来预测新交易是否涉嫌欺诈。

项目要求

具备基本的机器学习知识
熟悉Python编程语言
了解数据分析和特征工程

数据准备

我们的数据包含284807个样本，每个样本有31个特征。其中，V1到V28是经过加密处理的交易数据，无法得知其具体含义。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('creditcard_transactions.csv')

# 打印数据信息
print(data.info())

特征工程

在训练机器学习模型之前，我们需要对数据进行特征工程，以提取有意义的特征并提高模型的性能。常用的特征工程技术包括：

标准化： 将特征缩放至相同范围，便于比较和建模。
独热编码： 将类别特征转换为数值特征，以供机器学习模型使用。
降维： 减少特征的数量，同时保留重要的信息。

# 标准化
data['amount'] = (data['amount'] - data['amount'].mean()) / data['amount'].std()

# 独热编码
data = pd.get_dummies(data, columns=['category'])

# 降维
data = data.sample(100000)

模型训练

我们选择使用随机森林分类器来训练异常检测模型。随机森林是一种集成学习算法，通过训练多个决策树并对它们的预测结果进行平均，提高模型的准确性和鲁棒性。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 训练模型
model = RandomForestClassifier()
model.fit(data.drop('fraud', axis=1), data['fraud'])

模型评估

为了评估模型的性能，我们使用混淆矩阵和ROC曲线。混淆矩阵显示了模型对真阳性（TP）、假阳性（FP）、真阴性（TN）和假阴性（FN）的预测结果，而ROC曲线展示了模型在不同阈值下的真正例率（TPR）和假正例率（FPR）。

from sklearn.metrics import confusion_matrix, roc_curve, auc

# 预测结果
y_pred = model.predict(data.drop('fraud', axis=1))

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(data['fraud'], y_pred)

# 计算ROC曲线
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(data['fraud'], y_pred)
roc_auc = auc(fpr, tpr)

# 打印评估结果
print('混淆矩阵：')
print(cm)
print('ROC AUC：', roc_auc)