Hướng dẫn Machine Learning: Phát hiện gian lận

Find AI Tools
No difficulty
No complicated process
Find ai tools

Hướng dẫn Machine Learning: Phát hiện gian lận

Mục lục

  1. Kết nối dữ liệu với PrettyBase
  2. Tạo mô hình kiểm tra gian lận từ đầu đến cuối
  3. Phân tích dữ liệu tập dữ liệu về thẻ tín dụng
  4. Tạo kho mô hình
  5. Huấn luyện mô hình
  6. Các kỹ thuật xử lý dữ liệu không cân bằng
  7. Đánh giá và so sánh mô hình
  8. Tìm mô hình vượt trội trong dữ liệu bảng
  9. Lựa chọn mô hình tốt nhất
  10. Tổng kết và ứng dụng thực tế

Xây dựng mô hình kiểm tra gian lận từ đầu đến cuối trên PrettyBase

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về cách xây dựng một mô hình kiểm tra gian lận từ đầu đến cuối trên PrettyBase. Đầu tiên, chúng ta sẽ kết nối dữ liệu từ các nguồn khác nhau vào PrettyBase và tạo một kho mô hình. Sau đó, chúng ta sẽ huấn luyện mô hình sử dụng các thuật toán cơ bản và áp dụng các kỹ thuật xử lý dữ liệu không cân bằng để cải thiện hiệu suất của mô hình. Cuối cùng, chúng ta sẽ đánh giá và so sánh các mô hình để tìm ra mô hình tốt nhất cho tập dữ liệu thẻ tín dụng.

1. Kết nối dữ liệu với PrettyBase

Để bắt đầu, chúng ta cần kết nối dữ liệu từ các nguồn khác nhau vào PrettyBase. PrettyBase cho phép kết nối dữ liệu có cấu trúc từ các nguồn như Snowflake và BigQuery, cũng như dữ liệu không có cấu trúc từ Amazon S3 và Google Cloud Storage. Nếu dữ liệu của bạn được lưu trữ trong thư mục cục bộ, bạn cũng có thể tải lên chúng bằng cách sử dụng tệp tin.

2. Tạo mô hình kiểm tra gian lận từ đầu đến cuối

Sau khi kết nối dữ liệu thành công, chúng ta cần tạo một kho mô hình để có thể lưu trữ và theo dõi các mô hình. Kho mô hình trên PrettyBase giống như một kho lưu trữ git, cho phép bạn làm việc cộng tác với đội ngũ của mình và theo dõi lịch sử và nguồn gốc của mô hình.

3. Phân tích dữ liệu tập dữ liệu về thẻ tín dụng

Tập dữ liệu về thẻ tín dụng chứa các giao dịch được thực hiện bằng thẻ tín dụng và chỉ chứa các biến số. Để bảo mật thông tin, các biến số gốc đã được chuyển đổi thành các thành phần chính (principal components) và chỉ có Hai biến số của thời gian và số tiền chưa được chuyển đổi. Chúng ta có thể sử dụng trình chỉnh sửa truy vấn trực quan trên PrettyBase để xem giá trị của các biến số này.

4. Tạo kho mô hình

Sau khi đã hiểu về tập dữ liệu, chúng ta có thể tạo mô hình đầu tiên của mình. Đầu tiên, chúng ta cần tạo một kho mô hình với tên "credit-card-fraud-demo-one" trên PrettyBase. Kho mô hình là nơi lưu trữ và quản lý các mô hình và liên kết của chúng.

5. Huấn luyện mô hình

Sau khi đã tạo kho mô hình, chúng ta có thể bắt đầu huấn luyện mô hình đầu tiên của mình bằng cách sử dụng tập dữ liệu về gian lận thẻ tín dụng. PrettyBase cung cấp các thuật toán cơ bản như light GBM và neural network để huấn luyện mô hình. Bạn có thể thử nghiệm và so sánh hiệu suất của các mô hình này để tìm ra mô hình tốt nhất cho tập dữ liệu của mình.

6. Các kỹ thuật xử lý dữ liệu không cân bằng

Với tập dữ liệu về thẻ tín dụng, thường có sự mất cân bằng mạnh giữa các lớp gian lận và không gian lận. Điều này có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình. Tuy nhiên, bạn có thể áp dụng các kỹ thuật xử lý dữ liệu không cân bằng như oversampling và undersampling để cải thiện hiệu suất của mô hình.

7. Đánh giá và so sánh mô hình

Sau khi đã huấn luyện các mô hình, chúng ta cần đánh giá và so sánh hiệu suất của chúng. Điều này có thể được thực hiện thông qua việc sử dụng các độ đo như ROC score, Precision-Recall curve và Confusion Matrix. Dựa trên kết quả này, chúng ta có thể xác định mô hình nào hoạt động tốt nhất trên tập dữ liệu thẻ tín dụng.

8. Tìm mô hình vượt trội trong dữ liệu bảng

Với dữ liệu bảng như tập dữ liệu thẻ tín dụng, mô hình Light GBM thường hoạt động tốt. Chúng ta có thể xem xét và so sánh hiệu suất của mô hình Light GBM với các mô hình khác để xác định mô hình tốt nhất cho tập dữ liệu này.

9. Lựa chọn mô hình tốt nhất

Dựa trên các kết quả đánh giá và so sánh mô hình, chúng ta có thể lựa chọn mô hình tốt nhất cho tập dữ liệu thẻ tín dụng. Mô hình tốt nhất đảm bảo mô hình có khả năng phân loại các trường hợp gian lận chính xác và giảm thiểu số lượng dự đoán sai.

10. Tổng kết và ứng dụng thực tế

Trong bài viết này, chúng ta đã tìm hiểu cách xây dựng một mô hình kiểm tra gian lận từ đầu đến cuối trên PrettyBase. Chúng ta đã bắt đầu bằng cách kết nối dữ liệu, tạo kho mô hình và huấn luyện các mô hình. Sau đó, chúng ta đã áp dụng các kỹ thuật xử lý dữ liệu không cân bằng và so sánh hiệu suất của các mô hình để tìm ra mô hình tốt nhất cho tập dữ liệu thẻ tín dụng.

Các mô hình kiểm tra gian lận từ đầu đến cuối có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm ngân hàng và bảo hiểm, để phát hiện và ngăn chặn các giao dịch gian lận. Việc sử dụng PrettyBase giúp giảm thiểu thời gian và công sức khi xây dựng mô hình và đồng thời cung cấp các kỹ thuật xử lý dữ liệu không cân bằng để cải thiện hiệu suất của mô hình.

Most people like

Are you spending too much time looking for ai tools?
App rating
4.9
AI Tools
100k+
Trusted Users
5000+
WHY YOU SHOULD CHOOSE TOOLIFY

TOOLIFY is the best ai tool source.