minghong sun

プロジェクト概要：クレジットカードのトランザクションデータに基づいて分類モデルを構築し、トランザクションが異常、あるいは正常であることを予測します。 プロジェクトの技術点と流れ： 1.この項目では、データを観察したことにより、サンプルが不均衡であるという問題を発見し、それによりオーバーサンプリング（Over-Sampling）とダウンサンプリング（Under-Sampling）の2つの方案を提案し、二つのモデリング比較の結果を行って、より良いモデルを選ぶ。 2.モデリングの前に、データの標準化（Standardization）、欠落値充填（Fill Nan）など、データに対して様々な前処理を行った。 3.モデル化する前に、このモデルの評価方法としてリコール率（Recall Score）を使った。 4.適切なアルゴリズムを選択した。ここではロジスティック回帰（LogisticRegression）モデルを使用した。 5.クロスリファレンス（Cross Validation）によりモデルをパラメータ調整し、最適なモデルを見つけた。