Deep Learning 7 综合性案例 Credit Card Anomly Detection
[TOC]
Credit Card Frauds Detection
处理样本分布不均问题：Imbalance Datasets distribution
几种可行的解决方案：
- 采样方法
- under-sampling 欠采样
- over-sampling 过采样
- 集成学习+阈值调整 *
根据不同的种类来区分颜色的【通过利用plotly=>histogram】
import plotly.express as px
fig = px.histogram(data, x='attr', color='attr')
fig.show()
直接画出数量，不用区分种类颜色的【直接利用matplotlib.pyplot=>bar】import matplotlib.pyplot as plt
eg1:
plt.bar(data.attr.value_counts().index, data.attr.value_counts().values)
eg2:
df['Attr'].value_counts().plot.bar()
直方图类型 [多个属性]：
import plotly.express as px
fig = px.histogram(data, x='attr1', color='attr2')
饼状图 [单个属性]
import plotly.express as px
fig = px.pie(data, name='attr')