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基于用户认证数据构建评估模型预测认证行为风险系统(附源码)

文件说明

datasets // 数据集(训练集、测试集)
feature engineering // 特征工程
models // 评估模型

测试环境

Python3.8

任务描述

项目来自系统认证风险预测https://www.datafountain.cn/competitions/537

项目完整源码下载:https://download.csdn.net/download/liufang_imei/87804921

本赛题中,参赛团队将基于用户认证行为数据及风险异常标记结构,构建用户认证行为特征模型和风险异常评估模型,利用风险评估模型去判断当前用户认证行为是否存在风险。

  • 利用用户认证数据构建行为基线;
  • 采用监督学习模型,基于用户认证行为特征,构建风险异常评估模型,判断当前用户认证行为是否存在风险。

特征工程

数据预处理

原始数据共包含18个特征、1个标签。但很多特征为离散的信息,不具备学习的价值,因而下面将分别阐述对每个特征采取的预处理方法。


  • session
http://www.lryc.cn/news/70345.html

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