怎么用Python分析信用卡反欺诈

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数据来源及项目概况

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。

2、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。

3、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。

4、欺诈与金额的关系和分布情况

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。

5、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()

6、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：

准备数据：

# 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

from sklearn import metrics import scipy.optimize as op from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.cross_validation import KFold,cross_val_score from sklearn.metrics import (precision_recall_curve,  auc,roc_auc_score,  roc_curve,recall_score,  classification_report) lrmodel = LogisticRegression(penalty='l2') lrmodel.fit(x_train, y_train) #查看模型 print('lrmodel') print(lrmodel) lrmodel LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False, fit_intercept=True,  intercept_scaling=1, max_iter=100, multi_class='ovr', n_jobs=1,  penalty='l2', random_state=None, solver='liblinear', tol=0.0001,  verbose=0, warm_start=False) #查看混淆矩阵 ypred_lr=lrmodel.predict(x_test) print('confusion_matrix') print(metrics.confusion_matrix(y_test,ypred_lr)) confusion_matrix [[85284 11]  [ 56 92]] #查看分类报告 print('classification_report') print(metrics.classification_report(y_test,ypred_lr)) classification_report  precision recall f1-score support  0 1.00 1.00 1.00 85295  1 0.89 0.62 0.73 148 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_lr))) print('Area under the curve:%f'%(metrics.roc_auc_score(y_test,ypred_lr))) Accuracy:0.999216 Area under the curve:0.810746

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

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