ストリームリットで作るクレジットカード不正検知エージェント

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ストリームリットで作るクレジットカード不正検知エージェント

ストリームリットで作るクレジットカード不正検知エージェント

Streamlitで構築された、クレジットカード不正検知の分析用エージェント。ユーザーインターフェイスを通じてトランザクションの特徴を入力し、学習済モデルによる不正確率（スコア）を提示するシンプルなデモアプリケーションです。軽量で学習済モデルの読み込み・推論を中心とした構成のため、機能拡張や学習パイプラインの追加が容易です。（約300字）

https://github.com/joaomelo89/Agente-fraude-streamlit2

概要

Agente-fraude-streamlit2は、Streamlitをフロントエンドに用いたクレジットカード不正検知（Fraud Detection）のプロトタイプアプリです。リポジトリは非常に小さく、主にStreamlitアプリ本体（agente_fraude.py）、依存関係リスト（requirements.txt）、およびREADMEというシンプルな構成になっています。典型的には、事前に学習・保存した分類モデル（例：ロジスティック回帰やランダムフォレスト、LightGBMなど）を読み込み、ユーザーが入力したトランザクションデータに対して不正確率を算出し、可視化や意思決定支援を行うことを想定した作りです。本リポジトリは学習パイプラインを含まず推論とUIを中心にしているため、データ前処理やモデル学習を別途用意して結合することで実運用または研究用の土台として使えます。軽量なサンプル実装はデモ、教育、PoCに適しており、Streamlitの操作性を活かして迅速なプロトタイピングが可能です。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 3
  • ファイル数: 3
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • StreamlitベースのシンプルなWeb UIで即時にモデル推論が可能。
  • 軽量構成（3ファイル）で導入が容易、PoCやデモに最適。
  • 既存の学習済モデルを読み込んで推論する想定のため、学習・前処理を分離して再利用可能。
  • 要件ファイルで依存関係が管理されており、ローカル環境やクラウド環境へのデプロイが簡単。

技術的なポイント

本プロジェクトは「推論アプリ」としての設計に焦点が当たっており、以下の点が技術的に注目できます。まずフロントエンドにStreamlitを採用しているため、短いコードで入力フォームやスライダー、結果表示といったインタラクティブなUIが構築できます。推論部分は学習済モデル（joblibやpickle、あるいはONNXなどで保存されたモデル）をロードしてpredict_probaで不正確率を計算するフローが一般的です。実装上の注意点としては、モデルと同じ前処理（カテゴリエンコーディング、スケーリング、欠損補完など）を推論時にも必ず再現すること、データの不均衡（不正は極めて少数）に対する閾値調整や検出メトリクス（PR曲線、F1、リコール重視）を設けることが挙げられます。また、軽量リポジトリのためCI/CDやテストは未整備の可能性が高く、セキュリティ面ではモデルファイルや機密データを含めないこと、外部API連携時の認証・通信暗号化を導入することが求められます。実運用を想定する場合はモデル監視（概念ドリフト検知、入力分布のモニタリング）、ログ保存、バッチ再学習パイプラインの設計が次のステップになります。最後に、依存管理（requirements.txt）に書かれたライブラリのバージョン固定や仮想環境・コンテナ化（Docker）により再現性を確保すると良いでしょう。（約700字相当）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: file
    • プロジェクトの概要と簡単な説明。導入や実行方法（streamlit runコマンド）についての補足がある想定。
  • agente_fraude.py: file
    • Streamlitで構成されたアプリ本体。ユーザーからの入力フォーム、モデル読み込み、予測実行、結果表示（確率や判定）を行う推論用スクリプト。
  • requirements.txt: file
    • Streamlit、pandas、numpy、scikit-learnなどの依存ライブラリを列挙。環境構築時にpip install -r requirements.txtでインストール可能。

まとめ

シンプルで実用的なStreamlitベースの不正検知プロトタイプ。拡張と運用化が見据えられる土台です。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Agente-fraude-streamlit2

Agente de Análise de Fraude de Cartão de Crédito com Streamlit. …