前言
本文研究的是大数据量(284807条数据)下模型选择的问题，也参考了一些文献，但大多不够清洗，因此吐血整理本文，希望对大家有帮助；
本文试着从数据分析师的角度，设想“拿到数据该如何寻找规律、选那种模型来构建反欺诈模型？”的角度来分析，以业务导向为主，不深究算法原理；
后面会有一篇文章(python分析信用卡反欺诈(下) )，来说明数据结构极度不平衡的情况下，该如何修正数据集、如何调整参数；
阅读本文大约需要15分钟，如有错误欢迎留言指正，谢谢😄😄
一，数据来源及项目概况
数据是从kaggle上看到的项目，具体链接如下：
Credit Card Fraud Detection
获取本例数据的，可在上述项目详情链接中下载数据。
数据集包含欧洲持卡人于2013年9月通过信用卡进行的交易。该数据集提供两天内发生的交易，其中在284,807笔交易中有492起欺诈行为。数据集非常不平衡，负面类别（欺诈）占所有交易的0.172％。
它只包含数值输入变量，这是PCA变换的结果。不幸的是，由于保密问题，我们无法提供有关数据的原始特征和更多背景信息。特征V1，V2，... V28是用PCA获得的主要组件，唯一没有用PCA转换的特征是'Time'和'Amount'。
“时间”包含每个事务与数据集中第一个事务之间经过的秒数。
'金额'是交易金额，该特征可以用于依赖于例子的成本敏感性学习。
“Class”是响应变量，在欺诈的情况下其值为1，否则为0。
二，准备并初步查看数据集
# 导入包
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec
import seaborn as sns; plt.style.use('ggplot')
import sklearn
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.utils import shuffle
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.manifold import TSNE
pass
# 倒入并查看数据
crecreditcard_data=pd.read_csv('./creditcard.csv')
crecreditcard_data.shape,crecreditcard_data.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 284807 entries, 0 to 284806
Data columns (total 31 columns):
Time 284807 non-null float64
V1 284807 non-null float64
V2 284807 non-null float64
V3 284807 non-null float64
V4 284807 non-null float64
V5 284807 non-null float64
V6 284807 non-null float64
V7 284807 non-null float64
V8 284807 non-null float64
V9 284807 non-null float64
V10 284807 non-null float64
V11 284807 non-null float64
V12 284807 non-null float64
V13 284807 non-null float64
V14 284807 non-null float64
V15 284807 non-null float64
V16 284807 non-null float64
V17 284807 non-null float64
V18 284807 non-null float64
V19 284807 non-null float64
V20 284807 non-null float64
V21 284807 non-null float64
V22 284807 non-null float64
V23 284807 non-null float64
V24 284807 non-null float64
V25 284807 non-null float64
V26 284807 non-null float64
V27 284807 non-null float64
V28 284807 non-null float64
Amount 284807 non-null float64
Class 284807 non-null int64
dtypes: float64(30), int64(1)
memory usage: 67.4 MB
((284807, 31), None)
crecreditcard_data.describe()
pass
crecreditcard_data.head()
pass
# 看看欺诈与非欺诈的比例如何
count_classes=pd.value_counts(crecreditcard_data['Class'],sort=True).sort_index()
# 统计下具体数据
count_classes.value_counts()
# 也可以用count_classes[0],count_classes[1]看分别数据
284315 1
492 1
Name: Class, dtype: int64
count_classes.plot(kind='bar')
plt.show()
0代表正常，1代表欺诈，二者数量严重失衡,极度不平衡，根本不在一个数量级上；
三，欺诈与时间序列分布关系
# 查看二者的描述性统计,与时间的序列分布关系
print('Normal')
print(crecreditcard_data.
Time[crecreditcard_data.Class == 0].describe())
print('-'*25)
print('Fraud')
print(crecreditcard_data.
Time[crecreditcard_data.Class == 1].describe())
Normal
count 284315.000000
mean 94838.202258
std 47484.015786
min 0.000000
25% 54230.000000
50% 84711.000000
75% 139333.000000
max 172792.000000
Name: Time, dtype: float64
-------------------------
Fraud
count 492.000000
mean 80746.806911
std 47835.365138
min 406.000000
25% 41241.500000
50% 75568.500000
75% 128483.000000
max 170348.000000
Name: Time, dtype: float64
f,(ax1,ax2)=plt.subplots(2,1,sharex=True,figsize=(12,6))
bins=50
ax1.hist(crecreditcard_data.Time[crecreditcard_data.Class == 1],bins=bins)
ax1.set_title('欺诈(Fraud))',fontsize=22)
ax1.set_ylabel('交易量',fontsize=15)
ax2.hist(crecreditcard_data.Time[crecreditcard_data.Class == 0],bins=bins)
ax2.set_title('正常(Normal',fontsize=22)
plt.xlabel('时间(单位:秒)',fontsize=15)
plt.xticks(fontsize=15)
plt.ylabel('交易量',fontsize=15)
# plt.yticks(fontsize=22)
plt.show()
欺诈与时间并没有必然联系，不存在周期性；
正常交易有明显的周期性，有类似双峰这样的趋势。
四，欺诈与金额Amount的关系和分布情况
print('欺诈')
print(crecreditcard_data.Amount[crecreditcard_data.Class ==1].describe())
print('-'*25)
print('正常交易')
print(crecreditcard_data.Amount[crecreditcard_data.Class==0].describe())
欺诈
count 492.000000
mean 122.211321
std 256.683288
min 0.000000
25% 1.000000
50% 9.250000
75% 105.890000
max 2125.870000
Name: Amount, dtype: float64
-------------------------
正常交易
count 284315.000000
mean 88.291022
std 250.105092
min 0.000000
25% 5.650000
50% 22.000000
75% 77.050000
max 25691.160000
Name: Amount, dtype: float64
f,(ax1,ax2)=plt.subplots(2,1,sharex=True,figsize=(12,6))
bins=30
ax1.hist(crecreditcard_data.Amount[crecreditcard_data.Class == 1],bins=bins)
ax1.set_title('欺诈(Fraud)',fontsize=22)
ax1.set_ylabel('交易量',fontsize=15)
ax2.hist(crecreditcard_data.Amount[crecreditcard_data.Class == 0],bins=bins)
ax2.set_title('正常(Normal)',fontsize=22)
plt.xlabel('金额($)',fontsize=15)
plt.xticks(fontsize=15)
plt.ylabel('交易量',fontsize=15)
plt.yscale('log')
plt.show()
金额普遍较低，可见金额这一列的数据对分析的参考价值不大。
五，查看各个自变量(V1 ~V29)与因变量的关系
看看各个变量与正常、欺诈之间是否存在联系，为了更直观展示，通过distplot图来逐个判断，如下：
features=[x for x in crecreditcard_data.columns
if x not in ['Time','Amount','Class']]
plt.figure(figsize=(12,28*4))
gs =gridspec.GridSpec(28,1)
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
for i,cn in enumerate(crecreditcard_data[v_features]):
ax=plt.subplot(gs[i])
sns.distplot(crecreditcard_data[cn][crecreditcard_data.Class==1],bins=50,color='red')
sns.distplot(crecreditcard_data[cn][crecreditcard_data.Class==0],bins=50,color='green')
ax.set_xlabel('')
ax.set_title('直方图：'+str(cn))
plt.savefig('各个变量与class的关系.png',transparent=False,bbox_inches='tight')
plt.show()
红色表示欺诈，绿色表示正常
两个分布的交叉面积越大，欺诈与正常的区分度最小，如V15；
两个分布的交叉面积越小，则该变量对因变量的影响越大，如V14；
下面我们看看各个单变量与class的相关性分析，为更直观展示，直接作图，如下：
# 各个变量的矩阵分布
crecreditcard_data.hist(figsize=(15,15),bins=50)
plt.show()
六，三种方法建模并分析
本部分将应用逻辑回归、随机森林、支持向量SVM三种方法建模分析，分别展开如下：
# 先把数据分为欺诈组和正常组，然后按比例生产训练和测试数据集
# 分组
Fraud=crecreditcard_data[crecreditcard_data.Class == 1]
Normal=crecreditcard_data[crecreditcard_data.Class == 0]
# 训练特征集
x_train=Fraud.sample(frac=0.7)
x_train=pd.concat([x_train,Normal.sample(frac=0.7)],axis=0)
# 测试特征集
x_test=crecreditcard_data.loc[~crecreditcard_data.index.isin(x_train.index)]
# 标签集
y_train=x_train.Class
y_test=x_test.Class
# 去掉特征集里的标签和时间列
x_train=x_train.drop(['Class','Time'],axis=1)
x_test=x_test.drop(['Class','Time'],axis=1)
# 查看数据结构
print(x_train.shape,y_train.shape,
'\n',x_test.shape,y_test.shape)
(199364, 29) (199364,)
(85443, 29) (85443,)
6.1 逻辑回归方法
6.2 随机森林模型
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
rfmodel=RandomForestClassifier()
rfmodel.fit(x_train,y_train)
#查看模型
print('rfmodel')
rfmodel
rfmodel
RandomForestClassifier(bootstrap=True, class_weight=None, criterion='gini',
max_depth=None, max_features='auto', max_leaf_nodes=None,
min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
min_weight_fraction_leaf=0.0, n_estimators=10, n_jobs=1,
oob_score=False, random_state=None, verbose=0,
warm_start=False)
#查看混淆矩阵
ypred_rf=rfmodel.predict(x_test)
print('confusion_matrix')
print(metrics.confusion_matrix(y_test,ypred_rf))
confusion_matrix
[[85291 4]
[ 34 114]]
#查看分类报告
print('classification_report')
print(metrics.classification_report(y_test,ypred_rf))
classification_report
precision recall f1-score support
0 1.00 1.00 1.00 85295
1 0.97 0.77 0.86 148
avg / total 1.00 1.00 1.00 85443
#查看预测精度与决策覆盖面
print('Accuracy:%f'%(metrics.accuracy_score(y_test,ypred_rf)))
print('Area under the curve:%f'%(metrics.roc_auc_score(y_test,ypred_rf)))
Accuracy:0.999625
Area under the curve:0.902009
6.3 支持向量机SVM
# SVM分类
from sklearn.svm import SVC
svcmodel=SVC(kernel='sigmoid')
svcmodel.fit(x_train,y_train)
#查看模型
print('svcmodel')
svcmodel
SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
decision_function_shape='ovr', degree=3, gamma='auto', kernel='sigmoid',
max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True,
tol=0.001, verbose=False)
#查看混淆矩阵
ypred_svc=svcmodel.predict(x_test)
print('confusion_matrix')
print(metrics.confusion_matrix(y_test,ypred_svc))
confusion_matrix
[[85197 98]
[ 142 6]]
#查看分类报告
print('classification_report')
print(metrics.classification_report(y_test,ypred_svc))
classification_report
precision recall f1-score support
0 1.00 1.00 1.00 85295
1 0.06 0.04 0.05 148
avg / total 1.00 1.00 1.00 85443
#查看预测精度与决策覆盖面
print('Accuracy:%f'%(metrics.accuracy_score(y_test,ypred_svc)))
print('Area under the curve:%f'%(metrics.roc_auc_score(y_test,ypred_svc)))
Accuracy:0.997191
Area under the curve:0.519696
小结
通过三种模型的表现可知，随机森林的误杀率最低；
不应只盯着精度，有时候模型的精度高并不能说明模型就好 ，特别是像本项目中这样的数据严重不平衡的。举个例子，我们拿到有1000条病人的数据集，其中990人为健康，10个有癌症，我们要通过建模找出这10个癌症病人，如果一个模型预测到了全部健康的990人，而10个病人一个都没找到，此时其正确率仍然有99%，但这个模型是无用的，并没有达到我们寻找病人的目的；建模分析时，遇到像本例这样的极度不平衡数据集 ，因采取下采样、过采样等办法，使数据平衡，这样的预测才有意义，下一篇文章将针对这个问题进行改进。
模型、算法并没有高低、好坏之分，只是在不同的情况下有不同的发挥罢了，这点应正确的看待。
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