案例代码实现

一、代码说明

本案例针对信用卡欺诈检测二分类问题，完整实现逻辑回归的数据生成→预处理→模型训练→评估→阈值调整→决策边界可视化流程。

数据生成：模拟1000条交易数据，其中欺诈样本占20%（类不平衡），特征包括交易金额、时间、是否异地、5分钟内交易次数。

预处理：标准化特征（避免尺度差异影响模型）。

模型训练：使用逻辑回归，通过class_weight处理类不平衡。

评估：计算精确率、召回率、F1-score，绘制ROC/PR曲线。

阈值调整：对比默认阈值（0.5）与高精确率阈值（0.7）的性能。

决策边界可视化：选取2个关键特征（交易金额、时间），绘制逻辑回归的决策边界（p=0.5）。

二、完整代码

# 导入必要库（小白需记住这些常用库）
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import (classification_report, roc_curve, auc,precision_recall_curve, confusion_matrix)# 设置随机种子（保证结果可重复）
np.random.seed(42)def generate_credit_card_data(n_samples=1000, fraud_ratio=0.2):"""生成信用卡交易模拟数据（小白重点理解特征分布差异）参数：n_samples: 总样本量fraud_ratio: 欺诈样本比例（类不平衡）返回：df: 包含特征和标签的DataFrame"""# 计算正常/欺诈样本量n_fraud = int(n_samples * fraud_ratio)n_normal = n_samples - n_fraud# ---------------------- 1. 生成正常交易数据（0类） ----------------------normal_data = {'金额': np.random.normal(loc=1000, scale=200, size=n_normal),  # 正常金额：均值1000，标准差200'时间': np.random.randint(low=10, high=21, size=n_normal),       # 正常时间：10-20点（白天）'是否异地': np.random.binomial(n=1, p=0.1, size=n_normal),        # 正常异地：10%概率'5分钟内交易次数': np.random.poisson(lam=1, size=n_normal)         # 正常次数：均值1次}normal_df = pd.DataFrame(normal_data)normal_df['标签'] = 0  # 0=正常# ---------------------- 2. 生成欺诈交易数据（1类） ----------------------fraud_data = {'金额': np.random.normal(loc=5000, scale=1000, size=n_fraud), # 欺诈金额：均值5000，标准差1000（更大）'时间': np.random.randint(low=0, high=6, size=n_fraud),        # 欺诈时间：0-5点（凌晨）'是否异地': np.random.binomial(n=1, p=0.8, size=n_fraud),        # 欺诈异地：80%概率（更高）'5分钟内交易次数': np.random.poisson(lam=3, size=n_fraud)         # 欺诈次数：均值3次（更频繁）}fraud_df = pd.DataFrame(fraud_data)fraud_df['标签'] = 1  # 1=欺诈# ---------------------- 3. 合并数据并打乱顺序 ----------------------df = pd.concat([normal_df, fraud_df], ignore_index=True)df = df.sample(frac=1, random_state=42).reset_index(drop=True)  # 打乱顺序return dfdef plot_roc_pr_curve(y_true, y_prob):"""绘制ROC曲线和PR曲线（评估模型性能的关键图）"""# ROC曲线fpr, tpr, _ = roc_curve(y_true, y_prob)roc_auc = auc(fpr, tpr)# PR曲线precision, recall, _ = precision_recall_curve(y_true, y_prob)# 绘图fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 5))# ROC曲线ax1.plot(fpr, tpr, color='blue', label=f'ROC曲线 (AUC={roc_auc:.2f})')ax1.plot([0, 1], [0, 1], color='gray', linestyle='--', label='随机猜测')ax1.set_xlabel('假阳性率（FPR）')ax1.set_ylabel('真阳性率（TPR）')ax1.set_title('ROC曲线（评估整体区分能力）')ax1.legend()# PR曲线ax2.plot(recall, precision, color='green', label='PR曲线')ax2.set_xlabel('召回率（Recall）')ax2.set_ylabel('精确率（Precision）')ax2.set_title('PR曲线（评估类不平衡下的性能）')ax2.legend()plt.tight_layout()plt.show()def plot_decision_boundary(model, X, y, scaler, feature1='金额', feature2='时间'):"""绘制逻辑回归的决策边界（小白重点理解：线性模型如何划分类别）参数：model: 训练好的逻辑回归模型X: 特征数据（DataFrame）y: 标签数据scaler: 训练集的标准化器（用于网格数据标准化）feature1: 横轴特征feature2: 纵轴特征"""# 选取两个特征，固定其他特征为均值（或模式）# 其他特征：是否异地（取0，本地）、5分钟内交易次数（取1，正常次数）fixed_features = {'是否异地': 0,'5分钟内交易次数': 1}# 生成网格点（覆盖两个特征的取值范围）x1 = np.linspace(X[feature1].min(), X[feature1].max(), 100)x2 = np.linspace(X[feature2].min(), X[feature2].max(), 100)X1, X2 = np.meshgrid(x1, x2)# 构造网格点的特征数据（包含固定特征，保持与原数据列顺序一致）grid_data = pd.DataFrame({feature1: X1.ravel(),feature2: X2.ravel(),**fixed_features})# 调整列顺序与原数据一致（避免标准化时特征顺序错误）grid_data = grid_data[X.columns]# 标准化网格点特征（使用训练集的标准化器）grid_data_scaled = scaler.transform(grid_data)# 预测网格点的概率（p=0.5是决策边界）y_prob_grid = model.predict_proba(grid_data_scaled)[:, 1]y_prob_grid = y_prob_grid.reshape(X1.shape)# 绘制决策边界（p=0.5的等高线）plt.figure(figsize=(10, 6))contour = plt.contourf(X1, X2, y_prob_grid, levels=[0, 0.5, 1], cmap='RdBu', alpha=0.3)plt.colorbar(contour, label='欺诈概率')# 绘制样本点（正常=蓝色，欺诈=红色）sns.scatterplot(x=X[feature1], y=X[feature2], hue=y, palette={0: 'blue', 1: 'red'}, alpha=0.7, edgecolor='black')# 添加标签和标题plt.xlabel(feature1)plt.ylabel(feature2)plt.title(f'逻辑回归决策边界（{feature1} vs {feature2}）')plt.legend(title='标签', labels=['正常', '欺诈'])plt.show()# ---------------------- 主程序：逻辑回归完整流程 ----------------------
if __name__ == '__main__':# 1. 生成模拟数据（小白可调整n_samples和fraud_ratio）df = generate_credit_card_data(n_samples=1000, fraud_ratio=0.2)print("数据形状：", df.shape)print("标签分布：\n", df['标签'].value_counts(normalize=True))  # 查看类不平衡情况（正常80%，欺诈20%）# 2. 划分特征（X）和标签（y）X = df.drop('标签', axis=1)y = df['标签']# 3. 拆分训练集和测试集（70%训练，30%测试）X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42, stratify=y)print("训练集形状：", X_train.shape)print("测试集形状：", X_test.shape)# 4. 特征标准化（避免尺度差异影响模型，必须fit在训练集上）scaler = StandardScaler()X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)X_test_scaled = scaler.transform(X_test)# 5. 训练逻辑回归模型（处理类不平衡：class_weight='balanced'）model = LogisticRegression(class_weight='balanced', random_state=42)model.fit(X_train_scaled, y_train)# 输出模型参数（小白可解释特征重要性）print("\n模型权重（w）：", model.coef_[0])print("模型偏置（b）：", model.intercept_[0])print("特征重要性（绝对值越大，对欺诈的贡献越大）：")for feature, weight in zip(X.columns, model.coef_[0]):print(f"  {feature}: {weight:.2f}")# 6. 预测测试集（概率和类别）y_prob = model.predict_proba(X_test_scaled)[:, 1]  # 欺诈概率y_pred = model.predict(X_test_scaled)  # 默认阈值0.5的预测类别# 7. 评估模型性能（默认阈值0.5）print("\n---------------------- 默认阈值（0.5）评估 ----------------------")print("混淆矩阵：\n", confusion_matrix(y_test, y_pred))print(classification_report(y_test, y_pred))# 绘制ROC/PR曲线（评估整体性能）plot_roc_pr_curve(y_test, y_prob)# 8. 调整阈值（比如提高到0.7，追求高精确率，避免误判正常交易）threshold = 0.7y_pred_high_precision = (y_prob >= threshold).astype(int)print(f"\n---------------------- 阈值={threshold}评估 ----------------------")print("混淆矩阵：\n", confusion_matrix(y_test, y_pred_high_precision))print(classification_report(y_test, y_pred_high_precision))# 9. 绘制决策边界（选取“金额”和“时间”两个关键特征，传入标准化器）plot_decision_boundary(model, X_test, y_test, scaler, feature1='金额', feature2='时间')