項目實戰-交易數據異常檢測

1.背景目標 2.解決樣本不均衡問題 過採樣（讓1變得和0一樣多）； 下采樣（在0中取出部分數據，數量與1一致） 3.下采樣策略 訓練模型，實例化邏輯迴歸模型，指定不同的懲罰係數，利用交叉驗證找到最合適的參數，打印每個結果 4.交叉驗證 5.模型評估方法 6.正則化懲罰 7.邏輯迴歸模型 8.混淆矩陣 TP(true positives)：預測爲真，實際爲真 FN(false negatives)

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