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该项目着重于使用Python设计强大的信用卡欺诈检测系统，利用其丰富的数据科学库和框架生态系统。主要的挑战在于解决欺诈数据集固有的极端类不平衡，在该数据集中，合法交易大大超过了欺诈行为（通常不到总数据的1％）。这种不平衡会偏向模型的性能，从而导致较高的假阴性率和传统准确度指标无效。为了克服这一点，探索了诸如综合少数群体过采样技术（SMOTE），类加权和异常检测算法之类的技术，以增强对欺诈模式的模型敏感性。
使用Python -ijrpr
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