Nous allons apprendre à effectuer la détection de la fraude par carte de crédit en passant en revue les différents algorithmes tels que les arbres de décision, la régression logistique, les réseaux neuronaux artificiels et, enfin, le classificateur gradient boosting . Nous allons également tracer les courbes de performance respectives des modèles et visualiser les données pour distinguer les transactions frauduleuses des autres types de données. On utilisera un dataset qui contient un mélange de transactions frauduleuses et non frauduleuses.
-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
Nous allons apprendre à effectuer la détection de la fraude par carte de crédit en passant en revue les différents algorithmes tels que les arbres de décision, la régression logistique, les réseaux neuronaux artificiels et, enfin, le classificateur de gradient boosting . Nous allons également tracer les courbes de performance respectives des mod…
JulWebana/Credit-Card-Fraud-Detection-in-R
Folders and files
Name | Name | Last commit message | Last commit date | |
---|---|---|---|---|
Repository files navigation
About
Nous allons apprendre à effectuer la détection de la fraude par carte de crédit en passant en revue les différents algorithmes tels que les arbres de décision, la régression logistique, les réseaux neuronaux artificiels et, enfin, le classificateur de gradient boosting . Nous allons également tracer les courbes de performance respectives des mod…
Resources
Stars
Watchers
Forks
Releases
No releases published
Packages 0
No packages published