数字支付正在发展，但网络犯罪也在发展。电信诈骗案件持续高发，消费者 受损比例持续走高。报告显示，64%的被调查者曾使用手机号码同时注册多个账户，包括金融类账户、社交类账户和消费类账户等，其中遭遇过电信诈骗并发生 损失的比例过半。用手机同时注册金融类账户及其他账户，如发生信息泄露，犯 罪分子更易接管金融支付账户盗取资金。
随着移动支付产品创新加快，各类移动支付在消费群体中呈现分化趋势，第三方支付的手机应用丰富的场景受到年轻人群偏爱，支付方式变多也导致个人信 息也极易被不法分子盗取。根据数据泄露指数，每天有超过 500 万条记录被盗， 这一令人担忧的统计数据表明 - 对于有卡支付和无卡支付类型的支付，欺诈仍 然非常普遍。
在今天的数字世界，每天有数万亿的银行卡交易发生，检测欺诈行为的发生 是一个严峻挑战。
二、数据描述：
数据来自一些匿名的数据采集机构，数据共有七个特征和一列类标签。下 面对数据特征进行一些简单的解释（每列的含义对我们来说并不重要，但对于机 器学习来说，它可以很容易地发现含义。它有点抽象，但并不需要真正了解每个 功能的真正含义。只需了解如何使用它以便您的模型可以学习。许多数据集，尤 其是金融领域的数据集，通常会隐藏一条数据所代表的内容，因为它是敏感信息。 数据所有者不想让他人知道，并且数据开发人员从法律上讲也无权知道）
三、解决问题：
首先需要数据预处理
1) 使用多种用于数据挖掘的机器学习模型对给定数据集进行建模；
思路使用SVM、随机森林、逻辑回归、XGB、CAT、LGB等模型。
2) 对样本数据进一步挖掘分析，通过交叉验证、网格调优对不同模型的参数进行调整，寻找最优解，将多个最优模型进行进一步比较；
可以通过五折交叉验证、留一法等验证方式。参数调优方法有：网格搜索、贝叶斯等方法。
GP，对应python库bayes_opt
TPE，对应python库hyperopt
RandomForest，对应python库scikit-optimizer，简称skopt
(代码其余略)
from sklearn.pipeline import Pipeline
pipe_svr = Pipeline([("StandardScaler",StandardScaler()),
("svr",SVR())])
param_range = [0.0001,0.001,0.01,0.1,1.0,10.0,100.0,1000.0]
param_grid = [{"svr__C":param_range,"svr__kernel":["linear"]}, # 注意__是指两个下划线，一个下划线会报错的
{"svr__C":param_range,"svr__gamma":param_range,"svr__kernel":["rbf"]}]
gs = GridSearchCV(estimator=pipe_svr,
param_grid = param_grid,
scoring = 'r2',
cv = 10) # 10折交叉验证
gs = gs.fit(X,y)
print("网格搜索最优得分：",gs.best_score_)
print("网格搜索最优参数组合：\n",gs.best_params_)3) 通过对 precision（预测精度）、recall（召回率）、f1-score（F1 分 数值）进行计算，给出选择某一种预测模型的理由；
precision（预测精度）、recall（召回率）、f1-score（F1 分 数值）(代码各种可视化)
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.title("ROC Curve and AUC", fontsize=18)
plt.xlabel("False Positive Rate", fontsize=16)
plt.ylabel("True Positive Rate", fontsize=16)
visualizer = ROCAUC(rf, classes=["Not-churned", "Churned"])
visualizer.fit(X_train, y_train)
visualizer.score(X_test, y_test)plt.legend()
4) 将模型性能评价通过多种作图方式进行可视化
模型选择，学习曲线，特征重要性可视化。
需要私聊