欺诈检测是数据科学领域的一个重要应用场景，它可以帮助金融机构、电商平台等企业识别和预防欺诈行为。以下是一些欺诈检测的案例研究：

案例一：信用卡欺诈检测

信用卡欺诈是金融领域最常见的欺诈类型之一。以下是一个信用卡欺诈检测的案例：

  • 数据来源：信用卡交易数据
  • 数据预处理：数据清洗、缺失值处理、异常值处理
  • 特征工程：交易金额、时间、地点、商户类型等
  • 模型选择：逻辑回归、决策树、随机森林等
  • 评估指标：准确率、召回率、F1值等

信用卡交易数据

案例二：电商平台欺诈检测

电商平台上的欺诈行为主要包括虚假交易、刷单等。以下是一个电商平台欺诈检测的案例：

  • 数据来源：电商平台交易数据
  • 数据预处理：数据清洗、缺失值处理、异常值处理
  • 特征工程：用户行为、订单金额、商品类型等
  • 模型选择：神经网络、支持向量机等
  • 评估指标：准确率、召回率、F1值等

电商平台交易数据

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