【源码】基于Python的登录行为风险预测系统

项目简介

本项目聚焦于用户登录行为分析，以预测交易风险。通过处理和分析用户登录记录数据，构建机器学习模型，实现对账户登录行为的风险评判。此项目源自首次参加全球数据探索者大赛，目标是构建具备业务可解释性的登录行为识别模型。数据来源于用户实际的登录和交易数据，需进行特征构造与模型应用来达成风险预测。

项目的主要特性和功能

主要特性

• 数据预处理：涵盖数据清洗、合并以及时间格式转换等操作。
• 特征构造：提取设备、IP、城市等信息进行特征构造，包含频率归一化、时间间隔计算等。
• 多进程并行处理：借助Python多进程特性，加快特征生成速度。
• 特征转换和保存：将特征数据框转换为DataFrame并分类保存。

功能

• 用户登录行为分析：提取用户登录行为特征，分析行为模式。
• 风险预测模型构建：运用梯度提升等机器学习算法构建风险预测模型。
• 预测结果输出：输出预测结果并保存为CSV文件。

安装使用步骤

安装依赖库

确保已安装Python环境，使用pip安装必要的库，命令如下： bash pip install pandas numpy xgboost sklearn multiprocessing pandas-profiling

数据准备

本项目默认数据为CSV格式且已处理过异常值等情况，无需进行其他处理即可直接使用本代码。但需注意，用户需自行获取相关数据并按照指定的格式进行整理。

运行代码

将相应的数据路径填入代码中指定位置，然后运行代码。同时，要根据实际数据集的特点进行相应的调整和处理。

注意事项

• 关注数据的编码格式问题，确保Python环境和数据的编码格式匹配，避免出现乱码。
• 针对缺失值或异常值，需根据具体情况进行填充或删除等操作。
• 建议先使用pandas - profiling库对数据进行简单的统计分析，了解数据分布情况后再进行后续处理。
• 本项目未涉及异常值处理部分，实际应用中需根据实际情况处理，以保证模型准确性。
• 本项目不涉及数据的获取和下载过程，用户需自行获取并整理数据后使用代码进行处理和预测。

下载地址

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