Написать автокодировщик задачи классификации мошеннических транзакций
3 000 руб. за проект
Здравствуйте!
Я занимаюсь проектом по предсказанию фрода среди транзакций на основе датасета, взятого с Kaggle. В своем проекте я реализовала стандартные модели машинного обучения - самая производительная XGBoost. Теперь необходимо реализовать нейронную сеть автокодоровщик, поскольку кажется, что при несбалансированности классов он более пригоден для такого типа задач. А так же в реальном мире часто бывает сложно достать метки, была ли транзакциия мошеннической.
Свой проект я прикрепляю в файлах, в нем уже есть вся стандартная преподготовка данных. Необходимо:
-Произвести отбор признаков, например, с помощью forward feature selection
-Реализовать модель автокодировщика с метриками качества ROC AUC (устойчивы к дисбалансу, но могут быть не информативны). Можно считать еще 1-roc auc + матрица ошибок (или f1, precision, recall, что больше нравится)
-Произвести настройку гиперпараметров (learning rate и тд)
-Сравнить полученные результаты с XGboost
-Написать небольшую декументацию по проделанной работе с теоретическим обоснованием (буквально 1-2 страницы)
В идеале необходимо получить более производительную модель автокодировщика :)
Заранее спасибо!
Я занимаюсь проектом по предсказанию фрода среди транзакций на основе датасета, взятого с Kaggle. В своем проекте я реализовала стандартные модели машинного обучения - самая производительная XGBoost. Теперь необходимо реализовать нейронную сеть автокодоровщик, поскольку кажется, что при несбалансированности классов он более пригоден для такого типа задач. А так же в реальном мире часто бывает сложно достать метки, была ли транзакциия мошеннической.
Свой проект я прикрепляю в файлах, в нем уже есть вся стандартная преподготовка данных. Необходимо:
-Произвести отбор признаков, например, с помощью forward feature selection
-Реализовать модель автокодировщика с метриками качества ROC AUC (устойчивы к дисбалансу, но могут быть не информативны). Можно считать еще 1-roc auc + матрица ошибок (или f1, precision, recall, что больше нравится)
-Произвести настройку гиперпараметров (learning rate и тд)
-Сравнить полученные результаты с XGboost
-Написать небольшую декументацию по проделанной работе с теоретическим обоснованием (буквально 1-2 страницы)
В идеале необходимо получить более производительную модель автокодировщика :)
Заранее спасибо!
Отзывы
В заказе есть исполнитель
При переводе заказа из архивного в актуальный, текущий исполнитель будет снят с задачи.
Выберите тип сделки
С безопасной сделкой вы всегда сможете вернуть средства, если что-то пойдет не так. С простой сделкой вы самостоятельно договариваетесь с исполнителем об оплате и берете на себя решение конфликтов.