【Python数据分析案例（2025）】04——基于图神经网络的反欺诈交易检测（GCN,GAT,GIN）

简单来说，这是一个比较粗糙的案例，主要是演示图结构的LSTM等模型的时间序列预测。没有我之前的那些普通的循环神经网络的案例那么高度封装以及那么完善的评估体系和标准画图方法。 因为之前都...

该数据集由Dou等人引入，用于增强基于图神经网络的欺诈检测器，以识别伪装欺诈者。数据集包含Yelp评论，具有标签（是否欺诈）和32个归一化特征作为属性，以及评论之间的关系，如共享用户、共享...

本次使用中国的上证指数，深证成指和沪深300，还有美股的道琼斯，标普500以及纳斯达克的指数作为对比。用这些指数的价格进行定投，并且每天定投1块钱来计算每年的年化回报率以及到期之后的总资...

其实这个案例主要目的是为了展示这些异常值的无监督算法怎么使用的，本文是一个无监督算法的总结大全。只是恰巧有同学需要做这个内幕交易的数据，因此才使用这个数据作为展示异常时监测算法的使...

在欺诈识别这个二分类任务中，三种神经网络模型各有特点。GCN模型的准确率、召回率和 F1 分数分别为 0.835509、0.835509、0.847082，在这三个指标上表现均衡且整体较优，能较好地识别欺诈情况，...

tushare能获取金融数据的接口，他有资产负债表，利润表，现金流量表三个表全部的指标，每一年的年报基本都有，数据变量总共124多个，非常全面，什么净利润，营业收入，资产，负债，所有者权益，...

SARIMAX模型在预测AQI方面显示出前景。但是，不显著系数的存在表明可以简化模型。仅使用显著系数（移除ma.L1、ar.S.L12、ma.S.L12、ma.S.L24）重新运行模型可能会提高模型的简约性和预测精度。...

这篇文章可以说是基于 现代的一些神经网络的方法去做时间序列预测的一个介绍科普，也可以说是一个各种模型对比的案例，但也会谈一谈自己做了这么久关于神经网络的时间序列预测的论文，其中一些...

在这个案例里面的，SSA-LSTM效果好于GRU好于LSTM和attention-LSTM，说明优化算的效果是可以的，当然同学们还有时间可以用SSA-GRU，SSA-attention-LSTM都去试试，，看谁的效果好。模型修改就该bu...