Advertisement

基于Python的保险反欺诈预测项目实战源代码及数据集

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目提供了一套使用Python进行保险行业反欺诈预测的实战教程、源代码和相关数据集，旨在帮助初学者掌握机器学习模型在金融安全领域的应用。 机器学习项目实战：基于Python实现的保险反欺诈预测源代码及数据集。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于Python的保险反欺诈预测项目实战源代码及数据集
    优质
    本项目提供了一套使用Python进行保险行业反欺诈预测的实战教程、源代码和相关数据集，旨在帮助初学者掌握机器学习模型在金融安全领域的应用。 机器学习项目实战：基于Python实现的保险反欺诈预测源代码及数据集。
     
  • 预测保险欺诈：防范保险单欺诈
    优质
    本项目旨在通过数据分析和机器学习技术，识别并预防保险领域的诈骗行为，保障保险公司及客户的利益。 预测保险单中的欺诈行为每年给保险公司带来数十亿美元的损失。目前大多数保险公司都希望能够更深入地了解欺诈行为对公司的影响，并探索使用高级分析方法来更好地控制这些行为。我们拥有一家公司的大量保险数据，我的目标是通过运用机器学习模型提高对欺诈案件的预测能力。 创建这个存储库的主要目的是在现有数据上应用多种不同的模型，以便识别与欺诈相关的关键因素并提前进行预测。我将测试包括KNN、SVM（支持向量机）、逻辑回归、随机森林和朴素贝叶斯在内的几种模型，并评估它们各自的表现来确定哪个模型对预测保险欺诈最有效。 由于目标变量中存在类别不平衡的问题，定义一个理想的指标来衡量模型性能并不适用。我已经考虑了处理类不平衡问题的技术方法，并通过诸如召回率（Recall）、AUC等标准选择出了最佳的模型表现形式，并据此总结了我的结论。在我的项目过程中参考了几篇来自Towards Data Science和Geeks for Geeks的文章以获取灵感和技术指导。
     
  • Python银行反欺诈项目代码（数据已脱敏）
    优质
    本项目运用Python语言开发，旨在构建一套高效的银行反欺诈系统。通过对大量交易记录进行分析与建模，有效识别潜在风险，确保金融安全。所有敏感数据均已匿名化处理，保障用户信息安全。 在Python银行反欺诈项目代码中，数据已经过脱敏处理，并仅保留了部分数据。这些数据包括flag、in_date、ip、terminaltype、phone、versioncode、userno和certno等列。通过训练集进行学习后，在测试集上进行了验证，得到了不错的评估指标。
     
  • 金融反欺诈的机器学习项目班_ Python在金融欺诈中的应用_ Python金融实战_ 基于机器学习和Python的金融反欺诈
    优质
    本课程聚焦运用Python及机器学习技术解决金融领域面临的欺诈问题，涵盖数据分析、模型构建与评估等内容，助力学员掌握实用技能。 基于Python的金融反欺诈实战练习，附PPT讲解、源码及数据集。
     
  • 金融数据分析新手指南：天池保险反欺诈预测Demo 2.zip
    优质
    本资源为金融数据分析初学者提供了一套完整的保险反欺诈预测实践教程，包括数据集、代码示例和解决方案。通过天池平台上的实际案例学习如何运用Python等工具进行模型训练与评估，帮助用户掌握金融风控领域的核心技能。 新手入门天池demo——金融数据分析赛题2：保险反欺诈预测.zip 这段描述似乎是在介绍一个针对新手的教程或示例项目，该项目旨在帮助用户通过参与“天池”平台上的金融数据分析比赛来学习如何进行保险行业的反欺诈预测分析。文件以压缩包的形式提供给有兴趣深入这一领域的初学者使用和参考。
     
  • 金融数据分析新手指南：天池平台保险反欺诈预测挑战第二阶段
    优质
    本指南为金融数据分析初学者提供在阿里云天池平台上参与保险反欺诈预测挑战赛（第二阶段）的学习路径与实战技巧。 新手入门天池demo--金融数据分析赛题2：保险反欺诈预测。此教程旨在帮助初学者熟悉如何在天池平台上进行金融数据的分析，并以具体的保险反欺诈预测项目为例，引导学习者掌握相关技能与知识。通过这个实践案例的学习，参与者可以更好地理解并应用数据分析技术解决实际问题，在比赛中取得更好的成绩。
     
  • Python金融欺诈分析项目源码+数据集+可视化
    优质
    本项目提供一套完整的Python代码及配套数据集，用于识别和分析金融交易中的潜在欺诈行为，并通过多种图表进行结果可视化。 Python数据分析之金融欺诈行为检测项目源码+数据集+可视化 该数据集取自某移动支付公司单月的转账日志。对于每一条记录，需要预测其是否属于欺诈行为。 数据列描述如下： - step: 对应现实中的时间单位（小时） - type: 转账类型 - amount: 转账金额 - nameOrig: 转账发起人 - oldbalanceOrg: 发起人在转账前的账户余额 - newbalanceOrig: 发起人在转账后的账户余额 - nameDest: 收款人名称。若收款人为商户（以M开头），则无此信息。 - oldbalanceDest: 收款人在转账前的账户余额，但如果是商户，则没有该数据。 - newbalanceDest: 收款人在转账后的账户余额，同样地，如果为商户，则无此项数据。 标记字段： - isFraud: 转账行为是否属于欺诈。定义为通过掌控客户账户，并将其金额全部转至另一个账户然后提现的行为即视为欺诈。 - isFlaggedFraud: 商业模型为了控制大额转账并标识非法操作，若单笔转账中金额超过200,000，则认为是非法操作。
     
  • 金融风险控制：DeepSeek反欺诈实战案例.pdf
    优质
    本PDF深入剖析了DeepSeek在金融领域的反欺诈应用，通过具体实战案例展示了先进的风控技术如何有效识别和防范潜在的金融诈骗行为。 在日常的工作和学习过程中，你是否经常遇到处理复杂数据、生成高质量文本或进行精准图像识别的难题？DeepSeek 可能就是你需要的答案！它凭借高效智能的特点，在各个行业都展现出巨大的应用价值。然而，要充分发挥 DeepSeek 的优势，掌握从入门到精通的知识和技术至关重要。本段落将从实际应用场景出发，详细介绍 DeepSeek 的基本原理、操作方法以及高级技巧。通过系统的学习过程，你将能够轻松运用 DeepSeek 解决各种问题，并提高工作效率和质量，在职场和学术领域中脱颖而出。 该文档《金融风控：DeepSeek在反欺诈中的实战案例》共有 21 页，内容完整且条理清晰。文档内的所有文字、图表及目录等元素均显示正常，无任何异常情况，请放心查阅与使用。
     
  • 金融领域的大数据应用——以XGBoost算法在保险反欺诈预测中的运用为例
    优质
    本研究聚焦于金融行业大数据技术的应用，着重探讨了XGBoost算法如何有效提升保险业反欺诈预测能力，通过具体案例分析展示了该算法在实际操作中的优势和挑战。 本段落探讨了保险风控的重要性及其在社会发展中的作用，并重点关注近年来日益严重的保险欺诈问题对行业和社会造成的经济损失及信任危机。为应对这些问题，利用数据挖掘与机器学习技术识别并预测潜在的保险欺诈行为成为关键手段。 通过对大量数据集进行分析和模式发现，可以揭示出个人背景、历史记录以及行为特征等与保险欺诈相关的因素。基于这些研究成果构建准确可靠的机器学习模型能够有效地评估个体从事保险欺诈的可能性。这不仅有助于保险公司加强风控措施以保护客户利益和社会安全，还促进了整个保险行业的可持续发展及社会信任度的提升。 在本次研究中，我们采用XGBoost算法并结合特定的反欺诈数据集来预测和识别保险欺诈行为。通过这一项目，团队掌握了完整的数据挖掘流程（包括预处理、特征工程、模型构建与评估）以及应用机器学习技术解决实际问题的能力。
     
  • IEEE-CIS欺诈检测-数据集
    优质
    本数据集由IEEE计算智能学会提供，专门用于研究和开发各种欺诈检测技术。包含丰富的真实世界交易记录及标签信息，支持学术界与工业界的深入合作与创新。 IEEE-CIS欺诈检测数据集包含来自Vestas现实世界电子商务交易的数据，并涵盖了从设备类型到产品功能的多种特征。该数据集中包括以下文件：sample_submission.csv、test_identity.csv、train_identity.csv、test_transaction.csv 和 train_transaction.csv。