机器学习在信用卡欺诈检测中的应用思考

 近期在金融风控领域完成了一个信用卡 一、数据特性与处理难点

 该数据集包含28万条交易记录，欺诈样本仅占0.17%，呈现典型的极端不平衡分布。原始特征已通过PCA处理得到V1-V28数值型特征，需特别注意时间戳（Time）和交易金额（Amount）两个关键字段的处理。通过绘制交易时间分布图发现，凌晨时段的异常交易频率显著增加，这为后续特征工程提供了重要方向。

 二、数据预处理的三大突破点

 1. 对交易金额进行RobustScaler处理，有效消除异常值干扰

 2. 将时间戳转换为24小时制的周期函数，捕捉不同时段的欺诈规律

 3. 通过热力图分析剔除V13等低相关特征，降低噪声干扰