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目录第一章 引言 31.1研究背景及意义 31.2研究现状 31.3行文思路及框架 4第二章 数据探索性分析 62.1目标变量 62.2特征分布 62.3特征与标签相关性分析 82.4离群点分析 9第三章 数据预处理与特征工程 103.1数据预处理 103.2特征工程 103.3特征选择-PIMP 12第四章 异常点检测办法 144.1孤立森林算法简介 144.2实验验证 154.3异常点检测的使用建议 16第五章模型设计与分析 175.1LightGBM 175.1.1LightGBM 原理 175.1.2模型优化思路 175.1.3实验结果 185.2神经网络 205.2.1神经网络原理 205.2.2神经网络搭建 215.2.3实验结果 225.3Catboost 225.3.1Catboost 原理 225.3.2实验结果 225.4Logistic 回归 235.4.1Logistic 回归原理 235.4.2实验结果 245.5模型运行时间对比 245.6模型的融合示意图 25总结 26参考文献 27
本文对信用卡交易过程的中的欺诈行为进行预测，使用 AURPC 作为评估模型对欺诈概率的预测的效果。主要经过数据探索、特征工程、异常点检验、模型建立、模型评
估的过程完成文章报告的撰写。整体的框架如下图 1.1 所示。
图 1.1 行文思路
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