信用卡欺诈检测：基于集成学习的模型构建与评估

本项目使用 Python 代码构建了基于集成学习的信用卡欺诈检测模型，并通过 AdaBoost、随机森林、决策树、支持向量机和 K 近邻等算法进行对比评估，最终得出综合性能最佳的模型。

1. 数据集下载

首先需要下载数据集，并将其保存在本地。可以通过以下代码实现：

!wget 'https://www.kaggle.com/code/pierra/credit-card-dataset-svm-classification/input'

2. 数据集分割

接下来，需要按照一定比例将数据集分成训练集和测试集。可以通过以下代码实现：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据集
data = pd.read_csv('creditcard.csv')

# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('Class', axis=1), data['Class'], test_size=0.2, random_state=42)

3. AdaBoost 算法

接下来，可以使用 AdaBoost 算法建立特征和标签之间的关系，并将其用于测试集上进行评估。可以通过以下代码实现：

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 建立 AdaBoost 模型
ada = AdaBoostClassifier(n_estimators=50, random_state=42)

# 训练模型
ada.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = ada.predict(X_test)

# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('AdaBoost 准确率：', acc)

4. 随机森林算法

类似地，可以使用随机森林算法建立特征和标签之间的关系，并将其用于测试集上进行评估。可以通过以下代码实现：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 建立随机森林模型
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=50, random_state=42)

# 训练模型
rf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = rf.predict(X_test)

# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('随机森林准确率：', acc)

5. 集成学习模型

最后，可以构建一个集成学习模型，将多个基学习器组合起来，提高模型的准确率。可以使用以下代码实现：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.svm import LinearSVC, SVC
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 建立基学习器
dt = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
svm_linear = LinearSVC(random_state=42)
svm_rbf = SVC(kernel='rbf', random_state=42)
knn_1 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
knn_3 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 定义集成学习模型
class EnsembleClassifier:
    def __init__(self, estimators, voting):
        self.estimators = estimators
        self.voting = voting
        
    def fit(self, X, y):
        for estimator in self.estimators:
            estimator.fit(X, y)
            
    def predict(self, X):
        if self.voting == 'hard':
            predictions = [estimator.predict(X) for estimator in self.estimators]
            return np.array([np.argmax(np.bincount(prediction)) for prediction in np.transpose(predictions)])
        elif self.voting == 'soft':
            predictions = [estimator.predict_proba(X) for estimator in self.estimators]
            return np.array([np.argmax(np.sum(prediction, axis=0)) for prediction in np.transpose(predictions)])

# 定义基学习器列表和投票方式
estimate_list = [dt, svm_linear, svm_rbf, knn_1, knn_3]
voting = 'hard'

# 建立集成学习模型
ensemble = EnsembleClassifier(estimate_list, voting)

# 训练模型
ensemble.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = ensemble.predict(X_test)

# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('集成学习准确率：', acc)

总结

本项目通过对不同机器学习算法的对比实验，最终构建了基于集成学习的信用卡欺诈检测模型，并在测试集上取得了良好的性能。该模型可以用于实际应用中，帮助金融机构识别和防范信用卡欺诈行为。