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Published on 2025-04-03 / 3 Visits
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【源码】基于机器学习方法的反电信诈骗研究

项目简介

本项目借助机器学习方法开展电信诈骗研究。依据给定数据集,从用户行为、应用使用、短信和语音通信等多方面构建多个机器学习模型,用于预测可能的诈骗行为,旨在提升电信诈骗检测的准确率,为防范电信诈骗提供有效技术支持。

项目的主要特性和功能

  1. 数据集分析和预处理:对原始数据集进行分析,涵盖数据清洗、特征工程和编码等操作。
  2. 多模型训练:依据不同数据类型(用户、应用、短信、语音),采用不同机器学习模型进行训练。
  3. 模型评估:运用准确率、精确度、召回率和R2分数等评估指标对训练好的模型进行测试。
  4. 综合预测:加载所有模型,对各类数据进行预测,统计所有用户的预测结果和标签,计算整体评估指标。

安装使用步骤

假设用户已下载项目的源码文件: 1. 安装必要的库:使用pip安装所需的库,如numpy、pandas、scikit-learn等。 bash pip install numpy pandas scikit-learn 2. 解压数据文件:将下载的数据文件解压到指定目录。 3. 运行相应的Python脚本:根据项目结构,运行相应的Python脚本进行数据处理、模型训练和预测。 bash python user_data.py python app_data.py python sms_data.py python voc_data.py 4. 查看结果:查看输出的评估指标和预测结果。

注意:本项目代码主要依赖于Python和相关机器学习库。运行代码前,请确保已安装所有必要的库。因数据集较大,建议在具备足够内存和计算能力的机器上运行代码。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】