10,2 тыс подписчиков
Пошаговое руководство по обнаружению мошенничества с использованием логистиче▪▪▪ской регрессии Python: комплексный подход
Выявление мошенничества является важнейшей задачей для различных отраслей, включая банковское дело,
страхование и электронную коммерцию. Поскольку мошеннические действия становятся всё более изощрёнными, традиционных методов, основанных на правилах, может оказаться недостаточно для выявления мошеннических транзакций.
Именно здесь методы машинного обучения, такие как логистическая регрессия, могут обеспечить более точное и эффективное решение. В этом всеобъемлющем руководстве мы углубимся в реализацию логистической регрессии для обнаружения мошенничества с использованием популярной библиотеки Sklearn на Python.
Мы применим комплексный подход, используя набор данных с открытым исходным кодом от Kaggle, и продемонстрируем этапы построения модели логистической регрессии от предварительной обработки данных до оценки. К концу этого руководства вы будете иметь полное представление о том, как реализовать логистическую регрессию в Python для обнаружения мошенничества.
▪ Читать
Около минуты
31 марта 2023
132 читали