Credit Card Fraud Detection - Қиындық: EASY

Есеп сипаттамасы

Несие картасы транзакцияларындағы алаяқтықты анықтау

Бұл есептің мақсаты — анонимді, нақты деректер жиынтығы негізінде несие картасындағы алаяқтық транзакцияларды анықтау. Мәселе деректер қатты теңгерімсіз және алаяқтық транзакциялар сирек кездесетін нақты өмірлік сценарийді көрсетеді.

Деректер жиынтығы

Жоба екі CSV файлын пайдаланады:

train.csv — оқытуға арналған деректер жиынтығы
test.csv — тестілеуге арналған деректер жиынтығы

Баған	Сипаттама
id	Әрбір транзакцияның бірегей идентификаторы
Time	Бірінші транзакциядан бері өткен секундтар саны
V1 - V28	Анонимді сипаттамалар
Amount	Транзакция сомасы
Class	Мақсатты айнымалы (0 = заңды транзакция, 1 = алаяқтық)

Ескерту: Class бағаны тек train.csv файлында қолжетімді.

Маңызды ескерту: Деректер жиынтығы қатты теңгерімсіз, сондықтан классификация модельдерін бағалау үшін accuracy (дәлдік) сәйкес метрика болып табылмайды.

Кіші тапсырмалар

1-кіші тапсырма - Транзакциялардың статистикалық талдауы (10 ұпай)

Amount мәні заңды транзакциялардың орташа Amount мәнінен жоғары болатын алаяқтық транзакциялар санын анықтаңыз.

Жауап — бүтін сан.

2-кіші тапсырма - Mahalanobis Distance (10 ұпай)

Барлық сандық айнымалыларды (Amount + V1-V28) бір уақытта ескеретін Махаланобис қашықтығын пайдаланып, алаяқтық транзакциялардың қаншалықты "қалыптан тыс" екенін бағалаңыз.

Ұсынылатын қадамдар:

train.csv файлынан барлық алаяқтық транзакцияларды (Class = 1) таңдаңыз.
Сандық бағандардың орташа векторын және ковариация матрицасын есептеңіз.
Әрбір транзакция үшін Махаланобис қашықтығын есептеңіз.
Махаланобис қашықтықтарының орташа мәнін хабарлаңыз, 2 ондық таңбаға дейін дөңгелектеңіз.

3-кіші тапсырма - Алаяқтықты анықтау (80 ұпай)

test.csv файлындағы әрбір транзакция үшін алаяқтық белгісін болжаңыз:

1 = алаяқтық
0 = заңды транзакция

Негізгі метрика: 1-класс бойынша F1-score.

F1-score	Ұпай
F1 >= 0.85	80 ұпай
F1 < 0.60	0 ұпай
Аралық	0 мен 80 арасындағы сызықтық масштабтау

Жіберу файлының форматы

Жіберілетін файл келесі бағандары бар CSV форматында болуы керек:

Баған	Сипаттама
subtaskID	Кіші тапсырманың нөмірі (1, 2 немесе 3)
datapointID	Бақылау идентификаторы
answer	Жауап немесе болжам

Ережелер:

1-кіші тапсырма және 2-кіші тапсырма: datapointID = 1 (бір ғана жауап).
3-кіші тапсырма: test.csv файлындағы әрбір транзакция үшін бір болжам, мұндағы datapointID = id бағанындағы мән.

Мысалы:

Python
1subtaskID,datapointID,answer21,1,4232,1,0.2743,227846,153,227847,063,227848,0

Ескерту: Бұл есепті шешу үшін Transformer типті архитектураларды пайдалану қажет емес.