ML之LoR：利用布魯塞爾的creditcard數據集進行采樣處理(欠采樣{Nearmiss/Kmeans/TomekLinks/ENN}、過采樣{SMOTE/ADASYN})同時采用LoR算法(PR和ROC評估)進行是否欺詐二分類

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目錄

利用布魯塞爾的creditcard數據集進行采樣處理(欠采樣{Nearmiss/Kmeans/TomekLinks/ENN}、過采樣{SMOTE/ADASYN})同時采用LoR算法(PR和ROC評估)進行是否欺詐二分類

設計思路

輸出結果

實現代碼

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利用布魯塞爾的creditcard數據集進行采樣處理(欠采樣{Nearmiss/Kmeans/TomekLinks/ENN}、過采樣{SMOTE/ADASYN})同時采用LoR算法(PR和ROC評估)進行是否欺詐二分類

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更新……

F:\Program Files\Python\Python36\lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py:6462: UserWarning: The 'normed' kwarg is deprecated, and has been replaced by the 'density' kwarg.warnings.warn("The 'normed' kwarg is deprecated, and has been " 0 284315 1 492 Name: Class, dtype: int64 Default 方法 Undersampling RandomUnderSampler 方法 F:\Program Files\Python\Python36\lib\site-packages\imblearn\under_sampling\_prototype_selection\_nearmiss.py:178: UserWarning: The number of the samples to be selected is larger than the number of samples available. The balancing ratio cannot be ensure and all samples will be returned."The number of the samples to be selected is larger" Undersampling NearMissV1 方法 F:\Program Files\Python\Python36\lib\site-packages\sklearn\svm\_base.py:977: ConvergenceWarning: Liblinear failed to converge, increase the number of iterations."the number of iterations.", ConvergenceWarning) Undersampling NearMissV2 方法 Undersampling NearMissV3 方法 Undersampling ClusterCentroids 方法 Undersampling TomekLinks 方法 Undersampling EditedNearestNeighbours 方法 數據清洗后大類樣本數量 Original: 227451 After Tomek Link: 227429 After ENN: 227326 Oversampling RandomOverSampler 方法 Oversampling SMOTE 方法 Oversampling ADASYN 方法

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《新程序員》：云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結

以上是生活随笔為你收集整理的ML之LoR：利用信用卡数据集(欠采样{Nearmiss/Kmeans/TomekLinks/ENN}、过采样{SMOTE/ADASYN})同时采用LoR算法(PR和ROC评估)进行是否欺诈二分类的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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