信用卡欺诈检测：特征选择与集成学习模型评估

本项目使用匿名信用卡交易数据集，进行信用卡欺诈检测。具体步骤如下：

1. 下载标记为欺诈或真实的匿名信用卡交易数据集，https://www.kaggle.com/code/pierra/credit-card-dataset-svm-classification/input。
2. 按照一定比例随机将数据集分成训练集和测试集。
3. 在训练数据集上，实现CFS（Correlation-based Feature Selection）特征选择算法，从原始特征空间中选择一部分特征。注意：选择特征的个数，可以事先指定；或者根据停止条件，算法自动确定最终选择的特征个数。
4. 基于所选择的特征，在训练集上训练相应的分类模型，并在测试集上评估训练得到的集成学习模型。
5. 对比不使用特征选择和使用特征选择的分类模型的性能差异，并分析特征选择对模型性能的影响。