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如何在极度不平衡模型中找到欺诈客户
作者：zhaikun 风控建模屌丝一枚，现居于北京
个人微信公众号：Python数据分析与评分卡建模
今天给大家介绍一种基于高斯分布的异常样本检测方法。
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28万行，31列。
严重不平衡。
看下分布：
对数转换下：
dataset['Amount'] = np.log(dataset['Amount'] + 1)
dataset['Time'] = np.log(dataset['Time'] + 1)
再次看下分布：
下面数据集切分：
下面计算均值和协方差
然后计算不同阈值下的召回率、命中率和F2
发现F2分数是0.78，已经很高了。要知道我们可没有过采样/欠采样。
下面看下混淆矩阵：
效果很好。
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