반응형 Light GBM2 [머신러닝 with Python] Light GBM 실습 / 신용카드 사기 검출 데이터(Credit Card Fraud) 활용(2) 이번에는 지난 포스팅에 이어서 신용카드 사기 검출 데이터 (Credict Card Fraud Detection Data)를 Light GBM으로 분석해보겠습니다. [머신러닝 with Python] Light GBM 실습 / 신용카드 사기 검출 데이터(Credit Card Fraud) 활용 [머신러닝 with Python] Light GBM 실습 / 신용카드 사기 검출 데이터(Credit Card Fraud) 활용 이번 포스팅에서는 지난번에 알아봤던 Light GBM을 활용해서 실습을 진행해보겠습니다. 지난 포스팅에서는 작은 수의 데이터를 활용했기에 Light GBM의 성능향상을 크게 확인하지는 못했는데요. 이 jaylala.tistory.com 이번 포스팅에서는 지난 포스팅에서 말씀드렸던 것처럼, 1) .. 2023. 9. 17. [머신러닝 with Python] Light GBM 실습 / 신용카드 사기 검출 데이터(Credit Card Fraud) 활용 이번 포스팅에서는 지난번에 알아봤던 Light GBM을 활용해서 실습을 진행해보겠습니다. 지난 포스팅에서는 작은 수의 데이터를 활용했기에 Light GBM의 성능향상을 크게 확인하지는 못했는데요. 이번에는 좀 더 큰 데이터를 활용해서 알아보겠습니다. 이번에 사용할 데이터는 Credit Card Fraud Detection (신용카드 사기 검출) 데이터 셋입니다. 1. Credit Card Fraud Detection 데이터 설명 - 해당 데이터는 2013년 9월 유럽 카드 소지자가 신용 카드로 거래한 내역을 포함한 데이터 입니다. - 이 데이터세트는 이틀 동안 발생한 거래를 보여주며, 총 284,807건의 거래 중 492건의 사기 사건 발생을 포함하고 있습니다. * 이는 전체 거래 중 0.172%의 사기.. 2023. 9. 15. 이전 1 다음 반응형
