안녕하세요. 데이크루 2기 Team Zoo  입니다.
 
이번 2주차 활동에서는 ‘핸즈온 비지도 학습’ 책의 Chapter2를 리뷰하고, 
지도학습 기반의 머신 러닝 모델을 활용하여 신용카드 사기 탐지 분야에 적용해보았습니다. 

데이터는 kaggle 에서 제공해주는 Credit Card Fraud Detection Dataset을 활용하였습니다.
https://www.kaggle.com/datasets/mlg-ulb/creditcardfraud

이번 1부에서는 EDA 및 여러가지 지도학습 기반의 머신러닝 모델의 기본적인 하이퍼파라미터를 활용하여 실습을 해보았습니다.
2부에서는 하이퍼파라미터 튜닝 방법 및 앙상블 모델을 활용하여 성능을 조금 더 향상시킬 수 있는 방법에 대해서 실습을 해보고,
공유하도록 하겠습니다.

앞으로 코드 실습 자료와 함께 더 많고, 재밌는 내용으로 찾아뵙겠습니다.

좋.댓.구.많~!!
(좋아요, 댓글, 팔로잉, 많은 관심 부탁드립니다ㅎㅎ)

예고 - 3편. 신용카드 사기 탐지(2부)

* 본 포스팅은 데이콘 서포터즈 “데이크루" 2기 활동의 일환입니다.