概要

本リポジトリは、実務で問題となる「極端に不均衡な」クレジットカード取引データを対象に、機械学習による不正検知を段階的に構築するサンプルプロジェクトです。Jupyter Notebookを中心に、データ読み込みから前処理、可視化、SMOTEによるオーバーサンプリング、ランダムフォレストによる分類、ROC‑AUCや混同行列などを用いた評価までが含まれます。学習済みモデルをpickleで保存し、再利用できる点も特徴で、学習教材やPoC（概念実証）に適しています。

リポジトリの統計情報

スター数: 10
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 10
コミット数: 9
ファイル数: 6
メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

不均衡データ対策にSMOTEを利用したオーバーサンプリングを実装
ランダムフォレストでの分類モデル構築とROC‑AUCを中心とした評価
Jupyter Notebookでセル単位に解析を追えるため学習や再現性が高い
学習済みモデル（fraud_model.pkl）を保存し、推論へそのまま活用可能

技術的なポイント

本プロジェクトの核は「不均衡クラス問題への対処」と「実用的な評価指標の採用」です。金融取引データは正常取引が圧倒的に多く、単純な精度（accuracy）では真の性能がわかりにくいため、ROC‑AUCなど閾値に依存しない評価指標を重視しています。学習パイプラインとしては、欠損値や異常値のチェック、必要に応じたスケーリング／エンコーディングを行った上で、学習データに対してSMOTEで少数クラスを合成的に増やしバランスを取ります。モデルは説明性と汎化性能のバランスが良いランダムフォレストを採用し、交差検証や混同行列で過学習や閾値ごとの振る舞いを確認します。最終的に学習済みモデルをpickleで保存し、推論用スクリプトやAPIから取り込める形式にしている点が実運用のプロトタイプとして有用です。ライブラリ面ではPython（3.x）とscikit-learnを中心に構成され、Notebookを通じて可視化（ヒストグラム、相関行列、ROC曲線）や評価が再現可能です。

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
data: dir
fraud_model.pkl: file
images: dir
notebooks: dir

…他 1 ファイル

まとめ

SMOTE＋ランダムフォレストで実務的な不正検知プロトタイプを素早く構築できるリポジトリ。

リポジトリ情報：

名前: Credit-Card-Fraud-Detection-ML
説明: End-to-end Credit Card Fraud Detection using Machine Learning with SMOTE, Random Forest, and ROC-AUC evaluation.
スター数: 10
言語: Jupyter Notebook
URL: https://github.com/Srinikesh18/Credit-Card-Fraud-Detection-ML
オーナー: Srinikesh18
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/183676369?v=4

READMEの抜粋：

💳 Credit Card Fraud Detection using Machine Learning

📌 Project Overview

Credit card fraud is a major issue in financial systems. This project builds an end-to-end Machine Learning solution to detect fraudulent credit card transactions. Due to the highly imbalanced nature of the dataset, special…

クレジットカード不正検知（機械学習）