В этом руководстве по проекту мы будем предсказывать, является ли конкретная транзакция Мошеннической транзакцией или Подлинной транзакцией. Мы будем иметь дело с дисбалансом данных с помощью повышающей и понижающей дискретизации с использованием ресемплинга и SMOTE. Мы погрузимся в отрасль BFSI, то есть в банковское дело, финансовые услуги и страховую отрасль.
Мы будем использовать различные алгоритмы и модели, чтобы прийти к нашему ответу. Пример:
Логистическая регрессия,
Машина опорных векторов,
Классификатор случайного леса,
Наивный Байес,
GridSearchCV,
AUC
Прежде чем мы начнем, обратите внимание, что это руководство является частью Программы мастерства по работе с данными, которая представляет собой практическое практическое руководство для всех, кто хочет изучить данные. науки прямо с основ, чтобы продвигаться вперед, создавая проекты и большое портфолио Data Science. Не стесняйтесь проверить это.
Чтобы вы могли извлечь максимальную пользу из этого урока, я поместил этот урок в виде видео для лучшего понимания.
Смотрите и работайте вместе
ВВЕДЕНИЕ
ЧАСТЬ 1
ЧАСТЬ 2
УДАЧИ
Если вы заинтересованы в правильном изучении науки о данных, я советую вам начать с этого курса, который фокусируется на обучении и создании комплексных проектов по науке о данных.
Я также буду публиковать больше БЕСПЛАТНЫХ проектов по науке о данных на канале Youtube, поэтому не забудьте подписаться и нажать на колокольчик, чтобы получать уведомления каждый раз, когда я их публикую.
››››››››И привет! не забудьте поставить лайк этой статье.‹‹‹‹‹‹‹
