Python机器学习实战：信用卡欺诈检测

Iteration 1 : recall score = 0.958904109589

Iteration 2 : recall score = 0.917808219178

Iteration 3 : recall score = 1.0

Iteration 4 : recall score = 0.972972972973

Iteration 5 : recall score = 0.954545454545

Mean recall score 0.960846151257

C parameter: 0.1

Iteration 1 : recall score = 0.835616438356

Iteration 2 : recall score = 0.86301369863

Iteration 3 : recall score = 0.915254237288

Iteration 4 : recall score = 0.932432432432

Iteration 5 : recall score = 0.878787878788

Mean recall score 0.885020937099

C parameter: 1

Iteration 1 : recall score = 0.835616438356

Iteration 2 : recall score = 0.86301369863

Iteration 3 : recall score = 0.966101694915

Iteration 4 : recall score = 0.945945945946

Iteration 5 : recall score = 0.893939393939

Mean recall score 0.900923434357

C parameter: 10

Iteration 1 : recall score = 0.849315068493

Iteration 2 : recall score = 0.86301369863

Iteration 3 : recall score = 0.966101694915

Iteration 4 : recall score = 0.959459459459

Iteration 5 : recall score = 0.893939393939

Mean recall score 0.906365863087

C parameter: 100

Iteration 1 : recall score = 0.86301369863

Iteration 2 : recall score = 0.86301369863

Iteration 3 : recall score = 0.966101694915

Iteration 4 : recall score = 0.959459459459

Iteration 5 : recall score = 0.893939393939

Mean recall score 0.909105589115

Best model to choose from cross validation is with C parameter = 0.01

在应用机械进修算法的时刻，很重要的一部就是参数的调节，在这里我们选择应用最经典的分类算法，逻辑回归!切切别把逻辑回归当成是回归算法，它就是最实用的二分类算法!这里我们须要推敲的c参数就是正则化处罚项的力度，那么若何选择到最好的参数呢?这里我们就须要交叉验证啦，然后用不合的C参数去跑雷同的数据，目标就是去看看啥样的C参数可以或许使得最终模型的效不雅最好!可以到不合的参数对最终的结不雅产生的影响照样蛮大年夜的，这里最好的办法就是悠揭捉?证集去寻找了!

模型已经造出来了，那么怎么评判哪个模型好，哪个模型不好呢?我们这里须要好好想一想!

一般都是用精度来衡量，也就是常说的精确率，然则我们来想一想，我们的目标是什么呢?是不是要检测出来那些异常的样本呀!换个例子来说，假如如今病院给了我们一个义务要检测出来1000个病攘闼楝有癌症的那些人。那么假设数据集中1000小我中有990个无癌症，只有10个有癌症，我们须要把这10小我检测出来。假设我们用精度来衡量，那么即便这10小我没检测出来，也是有 990/1000 也就是99%的精度，然则这个模型却没任何价值!这点是异常重要的，因为不合的评估办法会得出不合的谜底，必定要根据问题的本质，去选择最合适的评估办法。

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