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】