💳 신용카드 사기 거래 탐지 AI 경진대회 참여작

프로젝트 기간

2023.03.05 ~ 2023.03.19

프로젝트 정의

• 사기 거래를 감지하는 ai 솔루션 개발
• 주어진 데이터를 통해 이상 거래를 탐지하는 분석 모델 개발

분석 과정

1️. 데이터 탐색 및 EDA

• feature 개수
• 이상치, 정상 데이터 각 feature 분포

2️. Feature Engineering

(분포 기반) feature 선택* / 전체 feature / PCA* 비교

*feature 선택 → 이상치와 정상 데이터가 육안으로 확연하게 구분 가능한 특성 선택  
*PCA → 특성 개수에 따른 설명력을 살펴보고, 최종 25개로 선정

3️. 모델 성능 비교

• 이상치 탐지 모델 공부 및 비교
• KNN, EllipticEnvelope, IsolationForest, MissForest, LOF, VAE, kernel PCA 등

4️. 최종 모델 선정

EllipticEnvelope 모델 선정

모델 선정 기준

• 데이터셋 특성에 잘 맞고 성능이 좋으며, 너무 느리거나 복잡하지 않은 모델 3개를 1차적으로 선정
  • EllipticEnvelope, IsolationForest, AutoEncoder
• 세 모델을 단독으로도, 모든 경우의 수로 앙상블 역시 진행하여 f1 score 측정
  • 각자 모델에 대해 feature engineering 진행
  • 팀원들의 결과를 확인하고, 코드를 조합하여 마지막으로 평가 후 모델 선정
• 단독으로 사용하여도 f1 score가 확연히 높은 EllipticEnvelope 모델이 최종 선정됨.

최종 제출 코드 및 결과

제출 코드

Google Colaboratory 링크

사용 모델 및 특성

elliptic envelope - 모든 feature 사용

최종 점수

192위 / public 점수 0.928 🎉