信用卡诈骗分析

这是一篇关于信用卡诈骗分析的思维导图，通过详细的流程图展示了从数据加载到结果可视化的整个信用卡诈骗分析流程，涵盖了数据预处理、模型训练和评估以及结果可视化等多个关键环节。这一流程为利用机器学习技术进行信用卡诈骗分析提供了系统的指导和参考。

信用卡诈骗分析

• - 导入库
• - 说明：加载所需的Python库
• - 目的：提供数据处理、模型训练和评估的工具
• - 数据加载
• - 说明：从CSV文件读取数据
• - 目的：获取待处理的原始数据集
• - 数据清洗
• - 说明：检查并处理缺失值
• - 目的：确保数据完整性，为模型训练做好准备
• - 特征定义
• - 说明：分离特征和目标变量
• - 目的：明确输入特征和预测目标
• - 数据集划分
• - 说明：将数据集划分为训练集和测试集
• - 目的：训练模型并评估其性能
• - 数据预处理
• - 说明：数值特征的填补和标准化
• - 目的：处理数据中的缺失值并标准化，提高模型的性能
• - 模型训练和评估
• - 决策树模型
  • - 说明：使用决策树算法训练模型，并进行预测和评估
  • - 目的：建立并评估基线模型
• - 随机森林模型
  • - 说明：使用随机森林算法训练模型，并进行预测和评估
  • - 目的：建立并评估更复杂的模型
• - 结果可视化
• - 特征重要性分析
  • - 说明：绘制特征重要性柱状图
  • - 目的：了解哪些特征对模型预测影响最大
• - 决策树可视化
  • - 说明：绘制决策树结构图
  • - 目的：了解模型的决策路径
• - 概率预测结果可视化
  • - 说明：绘制预测概率的分布图
  • - 目的：评估模型预测的置信度和分布情况