Обнаружение мошеннических операций – одна из популярнейших задач Машинного обучения (ML), нацеленная на выделение правонарушений из общего потока событий. Рассмотрим в качестве примера распознавание воровства средств с банковских карт. Для начала импортируем необходимые библиотеки: Импортируем хронологию операций: Посмотрим, из чего состоит Датасет (Dataset): Кроме Признаков (Feature) «Время» (Time), «Количество» (Amount) и «Класс» (Class) другие не стоит интерпретировать в одиночку. Но все мы знаем, что значения столбцов V1 - V28 были преобразованы с помощью Анализа главных компонент (PCA)...

Источник: Nuances of Programming Метод увеличения числа примеров миноритарного класса (Synthetic Minority Over-sampling Technique, SMOTE)  —  это алгоритм предварительной обработки данных, используемый для устранения дисбаланса классов в наборе данных. В реальном мире нередко приходится обучать модель на наборе данных с очень малым количеством примеров определенного класса. Чаще всего эта проблема возникает при создании классификатора для диагностирования редких заболеваний, выявления производственных дефектов, раскрытия мошеннических транзакций...