इस अभ्यास में आप हमारे क्रेडिट कार्ड डेटासेट में धोखाधड़ी के मामले "पुराने तरीके" से ढूँढने की कोशिश करेंगे। पहले आप सामान्य आँकड़ों का उपयोग करके थ्रेशहोल्ड वैल्यूज़ तय करेंगे, ताकि fraud और non-fraud को अलग किया जा सके। फिर, उन थ्रेशहोल्ड्स को अपनी फीचर्स पर लगाकर धोखाधड़ी डिटेक्ट करेंगे। धोखाधड़ी एनालिटिक्स टीमों में यह आम प्रैक्टिस है.

स्टैटिस्टिकल थ्रेशहोल्ड्स अक्सर ऑब्ज़र्वेशंस के mean वैल्यूज़ देखकर तय किए जाते हैं। इस अभ्यास की शुरुआत करते हैं यह जाँचकर कि क्या fraud और non-fraud मामलों में फीचर के means अलग हैं। फिर, आप उसी जानकारी से common-sense थ्रेशहोल्ड्स बनाएँगे। अंत में, आप देखेंगे कि धोखाधड़ी डिटेक्शन में इसका प्रदर्शन कैसा है.

pandas पहले से pd नाम से इम्पोर्ट किया जा चुका है.

Fraud detection एल्गोरिदम: व्यावहारिक रूप में

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