信用卡欺诈检测：数据降维与分类算法的实践对比

1. 引言

信用卡欺诈检测是金融安全领域的重要课题。传统的基于规则的方法难以应对欺诈手段的不断演变，而机器学习（Machine Learning） 和 深度学习（Deep Learning） 技术可以利用大量历史交易数据，自动学习欺诈模式，提高检测精度。

然而，信用卡交易数据通常具有以下挑战：

• 高维度：数据包含几十个特征，部分特征可能是冗余的，影响计算效率和模型性能。
• 类别不平衡：欺诈交易仅占所有交易的一小部分，直接训练分类模型容易导致模型偏向正常交易。
• 欺诈模式复杂：欺诈交易与正常交易之间的差异可能极小，传统特征工程难以有效提取区分特征。

为了解决这些问题，本文将探讨：

1. 数据降维方法（PCA、t-SNE、LDA） 如何优化欺诈检测数据。
2. 不同分类算法（逻辑回归、随机森林、XGBoost、深度学习） 的表现对比。
3. 结合降维与分类模型的优化策略，提升检测精度，减少误报率。

2. 数据集介绍

本次实验使用 Kaggle 信用卡欺诈检测数据集，包含 284,807 条交易记录，其中：

• 正常交易（Class=0）：284,315 条（占比 99.83%）
• 欺诈交易（Class=1）：492 条（占比 0.17%）

数据特征

类别极度不平衡：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("creditcard.csv")
print(df["Class"].value_counts(normalize=True))

输出：

0    0.998273
1    0.001727

我们可以看到欺诈交易 仅占 0.17%，因此需要特别关注：

• 类别不均衡问题（可以使用 SMOTE 进行过采样）。
• 降维方法（减少数据维度，提高模型性能）。

3. 数据降维

3.1 为什么要进行降维？

• 去除冗余特征，减少噪声，提高模型的泛化能力。
• 降低计算成本，减少高维特征对训练时间的影响。
• 可视化欺诈数据，帮助理解数据分布。

3.2 降维方法对比

3.3 PCA（主成分分析）

PCA 通过计算 特征协方差矩阵的特征值和特征向量，提取主要特征：

from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt

X = df.iloc[:, 1:-2]  # 选取V1-V28
y = df["Class"]

pca = PCA(n_components=2)  # 降到2维
X_pca = pca.fit_transform(X)

plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=y, cmap='coolwarm', alpha=0.5)
plt.xlabel("PC1")
plt.ylabel("PC2")
plt.title("PCA 降维后的信用卡交易数据")
plt.colorbar(label="欺诈交易(1) vs 正常交易(0)")
plt.show()

观察：

• 大部分欺诈交易仍混杂在正常交易中，线性降维难以分开类别。

3.4 t-SNE（t-分布随机邻域嵌入）

t-SNE 适用于非线性数据降维，可更清晰地区分欺诈交易：

from sklearn.manifold import TSNE

tsne = TSNE(n_components=2, perplexity=30, random_state=42)
X_tsne = tsne.fit_transform(X)

plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], c=y, cmap='coolwarm', alpha=0.5)
plt.xlabel("t-SNE Component 1")
plt.ylabel("t-SNE Component 2")
plt.title("t-SNE 降维后的信用卡交易数据")
plt.colorbar(label="欺诈交易(1) vs 正常交易(0)")
plt.show()

观察：

• t-SNE 更能分离欺诈交易点，适用于欺诈检测任务。

4. 分类算法对比

4.1 逻辑回归

适用于高维稀疏数据，计算高效：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_pca, y, test_size=0.3, random_state=42)

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

y_pred = model.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))

缺点：

• 欺诈交易识别能力较弱，召回率低。

4.2 随机森林

适用于非线性数据：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

y_pred = model.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))

优点：

• 对不均衡数据较为鲁棒。

4.3 XGBoost

from xgboost import XGBClassifier

model = XGBClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

y_pred = model.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))

优点：

• 处理不均衡数据效果优秀。

4.4 深度学习

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)),
    Dense(32, activation='relu'),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

y_pred = (model.predict(X_test) > 0.5).astype("int32")
print(classification_report(y_test, y_pred))

优点：

• 能够学习复杂欺诈交易模式。

5. 结论

XGBoost 和深度学习结合 t-SNE 降维 是最佳方案，可以有效提升欺诈检测能力 🚀