还原误差MAE为
三、模型算法过程
数据还是使用信用卡的数据，数据来自于kaggle上的一个信用卡欺诈检测比赛，数据质量高，正负样本比例非常悬殊，很典型的异常检测数据集，在这个数据集上来测试一下各种异常检测手段的效果。当然，可能换个数据集结果就会有很大不同，结果仅供参考。
1、数据集介绍
信用卡欺诈是指故意使用伪造、作废的信用卡，冒用他人的信用卡骗取财物，或用本人信用卡进行恶意透支的行为,信用卡欺诈形式分为3种：失卡冒用、假冒申请、伪造信用卡。欺诈案件中，有60%以上是伪造信用卡诈骗，其特点是团伙性质，从盗取卡资料、制造假卡、贩卖假卡，到用假卡作案，牟取暴利。而信用卡欺诈检测是银行减少损失的重要手段。
该数据集包含欧洲持卡人于 2013 年 9 月通过信用卡进行的交易信息。此数据集显示的是两天内发生的交易，在 284807 笔交易中，存在 492 起欺诈，数据集高度不平衡，正类（欺诈）仅占所有交易的 0.172%。原数据集已做脱敏处理和PCA处理，匿名变量V1， V2， ...V28 是 PCA 获得的主成分，唯一未经过 PCA 处理的变量是 Time 和 Amount。Time 是每笔交易与数据集中第一笔交易之间的间隔，单位为秒；Amount 是交易金额。Class 是分类变量，在发生欺诈时为1，否则为0。项目要求根据现有数据集建立分类模型，对信用卡欺诈行为进行检测。
注：PCA - "Principal Component Analysis" - 主成分分析，用于提取数据集的"主成分"特征，即对数据集进行降维处理。
2、数据来源
数据集 Credit Card Fraud Detection 由比利时布鲁塞尔自由大学(ULB) - Worldline and the Machine Learning Group 提供。可从Kaggle上下载：https://www.kaggle.com/mlg-ulb/creditcardfraud
不想自己下载数据的，后台回复【信用卡欺诈】领取。
3、模型搭建
需要的包比较多，我们先加载下
# 加载所需要的包
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
import os
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#plt.style.use('seaborn')
import tensorflow as tf
import seaborn as sns
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.models import Model, load_model
from keras.layers import Input, Dense,LeakyReLU,BatchNormalization
from keras.callbacks import ModelCheckpoint
from keras import regularizers
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import roc_curve, auc, precision_recall_curve
# 工作空间设置
os.chdir('/Users/wuzhengxiang/Documents/DataSets/CreditCardFraudDetection')
os.getcwd()数据读取和简单的特征工程
# 读取数据
d = pd.read_csv('creditcard.csv')
# 查看样本比例
num_nonfraud = np.sum(d['Class'] == 0)
num_fraud = np.sum(d['Class'] == 1)
plt.bar(['Fraud', 'non-fraud'], [num_fraud, num_nonfraud], color='dodgerblue')
plt.show()
# 删除时间列，对Amount进行标准化
data = d.drop(['Time'], axis=1)
data['Amount'] = StandardScaler().fit_transform(data[['Amount']])
X = data.drop(['Class'],axis=1)
Y = data.Class
