1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Phát hiện gian lận với Python
Connected

Bài tập

Khám phá cách truyền thống để phát hiện gian lận

Trong bài tập này, bạn sẽ thử tìm các trường hợp gian lận trong bộ dữ liệu thẻ tín dụng theo “cách cũ”. Đầu tiên, bạn sẽ xác định các ngưỡng dựa trên thống kê thông dụng để tách giao dịch gian lận và không gian lận. Sau đó, áp dụng các ngưỡng đó lên các đặc trưng để phát hiện gian lận. Đây là thực hành phổ biến trong các nhóm phân tích gian lận.

Các ngưỡng thống kê thường được xác định bằng cách xem xét giá trị trung bình (mean) của các quan sát. Hãy bắt đầu bằng cách kiểm tra xem trung bình của các đặc trưng có khác nhau giữa các trường hợp gian lận và không gian lận hay không. Tiếp theo, bạn sẽ dùng thông tin đó để đặt các ngưỡng hợp lý. Cuối cùng, bạn sẽ kiểm tra mức độ hiệu quả của phương pháp này trong phát hiện gian lận.

pandas đã được import dưới tên pd.

Hướng dẫn

100 XP
  • Dùng groupby() để nhóm df theo Class và lấy giá trị trung bình của các đặc trưng.
  • Tạo điều kiện: V1 nhỏ hơn -3 và V3 nhỏ hơn -5 để gắn cờ các trường hợp gian lận.
  • Để đo lường hiệu quả, dùng hàm crosstab của pandas để so sánh các trường hợp bị gắn cờ với các trường hợp gian lận thực tế.