disha-paramanik/Easy-fraud-detector

# Easy-fraud-detector 我的第一个机器学习项目：一个简单却有效的欺诈检测系统。它从交易数据中学习模式，以预测新的支付是安全还是欺诈。 # 信用卡欺诈检测 💳🚨 一个适合初学者的机器学习项目，使用 Python 和决策树来检测欺诈交易。 ### 技术栈 - **语言：** Python 3 - **库：** Pandas、Scikit-Learn - **算法：** 决策树分类器（Decision Tree Classifier） ### 工作原理 模型从数据中学习一条简单规则：`如果金额高 且 地点为国外，则是欺诈`。它使用 `train_test_split` 进行训练，并使用 `model.predict()` 进行实时检测。 ### 如何运行 ``` pip install pandas scikit-learn python fraud_check.py ``` ### 输出结果 ``` === Easy Fraud Detection Project === Amader Data: Amount Location_Flag Is_Fraud 0 50 0 0 1 10000 1 1 ... --- Live Transaction Check --- ₹100, India: Safe ✅ ₹12000, Bidesh: Fraud 🚨 ``` ### 作者 Disha Paramanik

标签：Apex, Python, Scikit-Learn, 交易数据, 交易监控, 代码示例, 信用卡欺诈, 决策树, 分类算法, 异常检测, 支付安全, 数据分析, 无后门, 机器学习, 欺诈检测, 特征工程, 监督学习, 简易项目, 逆向工具, 金融安全, 预测模型, 风控