Shravani0509/Fraud-Detection-In-Banking-Transactions-using-Random-Forest-Classifier-algorithm
GitHub: Shravani0509/Fraud-Detection-In-Banking-Transactions-using-Random-Forest-Classifier-algorithm
基于随机森林分类器构建的银行交易欺诈检测机器学习项目，覆盖完整ML工作流并达到约94%准确率。
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# 使用 Random Forest 进行银行交易欺诈检测
## 概述
本项目主要关注使用 **Random Forest Classifier** 来检测欺诈性银行交易。目的是构建一个机器学习模型，使其能够根据交易相关特征区分正常交易和欺诈交易。本项目遵循完整的 ML 工作流程，从数据预处理一直到模型评估。
## 目标
* 分析银行交易数据
* 预处理和清理数据集
* 进行探索性数据分析 (EDA)
* 训练 Random Forest 分类模型
* 使用标准性能指标评估模型
* 预测交易是欺诈性的还是合法的
## 使用的技术
* Python
* Pandas
* NumPy
* Scikit-learn
* Matplotlib
* Seaborn
* Jupyter Notebook
## 工作流程
* 导入并探索数据集
* 处理缺失值并对类别特征进行编码
* 在需要的地方进行特征工程和缩放
* 将数据拆分为训练集和测试集
* 使用 Random Forest 算法训练模型
* 使用 Accuracy、Precision、Recall、F1-Score 和 Confusion Matrix 评估模型
## 模型性能
| 指标 | 分数 |
| --------- | ------: |
| Accuracy | **94%** |
| Precision | 93% |
| Recall | 94% |
| F1-Score | 93% |
## 项目结构
Fraud-Detection-In-Banking-Transactions/
│── dataset/
│── notebook/
│── images/
│── model/
│── README.md
│── requirements.txt
## 如何运行
1. 克隆代码库。
2. 安装所需的库。
pip install -r requirements.txt
3. 打开 Jupyter Notebook 并运行所有单元格。
## 未来改进
* 尝试不同的分类算法，例如 XGBoost 和 LightGBM。
* 通过超参数调优提高性能。
* 将模型部署为 Web 应用程序。
* 将模型与实时交易监控系统集成。
## 作者
**Shravani Jare**
标签：Apex, NoSQL, Python, 分类模型, 数据预处理, 无后门, 机器学习, 欺诈检测, 逆向工具, 随机森林