【亲测免费】 信用卡欺诈检测项目使用教程

项目目录结构及介绍

Credit-Card-Fraud-Detection-using-Autoencoders-in-Keras/
├── data/
│   └── ...
├── logs/
│   └── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── fraud_detection.ipynb
├── model.h5

• data/: 存储数据文件的目录。
• logs/: 存储日志文件的目录。
• fraud_detection.ipynb: 主要项目文件，包含代码和说明。
• model.h5: 预训练的模型文件。
• .gitignore: Git忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证。
• README.md: 项目说明文档。

项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 fraud_detection.ipynb，这是一个Jupyter Notebook文件。该文件包含了以下内容：

• 数据加载和预处理
• 模型构建和训练
• 模型评估和异常检测

通过运行该Notebook，用户可以了解如何使用Autoencoders进行信用卡欺诈检测。

项目的配置文件介绍

项目中没有显式的配置文件，但用户可以通过修改 fraud_detection.ipynb 中的参数来调整模型和训练过程。例如：

• 数据预处理的参数
• 模型结构的参数
• 训练过程的参数

用户可以根据需要调整这些参数以优化模型性能。