Gin04ghデータ分析業務、予測モデル開発などを担当しています。勉強してきた技術などを適当に書いていければと思います。Python、R、SAS、JavaScript、PHP、Rubyらへんが得意です。表題の通り、Kaggleデータセットに、クレジットカードの利用履歴データを主成分化したカラムが複数と、それが不正利用であったかどうかラベル付けされているデータがあります。https://www.kaggle.com/mlg-ulb/creditcardfraud今回は普通に、このデータを用いてクレジットカードの不正利用予測モデルを構築して評価するまでを実装してみます。ソースはすべて以下のGitHubにノートブックのまま上げました。上記で述べたように、元々特徴量はほとんどが主成分化されているため、どのカラムがどういった内容を表すのかは不明です。0.00173と、かなり不均衡なデータになっています。cmap=cm)plt.show()といった感じ。項目)データサンプリング上記の通り、データがかなり偏っていますので、ちゃんとモデルを学習させられるように、データをサンプリングして偏りを揃えます。