Abstract
Dieses Jupyter Notebook beschäftigt sich mit Fraud Detection und ist ein gutes Beispiel für Binary Classification sowie die Auswirkung von Sampling auf die Ergebnisse der Klassifikation. Die verwendeten Daten stammen dabei aus einer Lehrveranstaltung an der Leuphana Universität aus dem Wirtschaftsinformatik Studium.
