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Création d'un Système de Détection de Fraude Monétique avec la Régression Logistique

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    Introduction La fraude monétique est un enjeu majeur pour les institutions financières. Avec l'augmentation des transactions en ligne, il est crucial de disposer de systèmes robustes pour détecter les activités suspectes. Aujourd'hui, je vous présente comment nous pouvons utiliser la   régression logistique , un algorithme d'apprentissage supervisé, pour créer un système de détection de fraude efficace.   Qu'est-ce que la Régression Logistique ? La régression logistique est une méthode statistique utilisée pour prédire la probabilité qu'un événement appartienne à une catégorie spécifique (ici, "fraude" ou "non-fraude"). Contrairement à la régression linéaire, elle est adaptée aux problèmes de classification binaire. Entrée   : Des caractéristiques (features) telles que le montant de la transaction, l'heure, le lieu, etc. Sortie   : Une probabilité entre 0 et 1. Si la probabilité est supérieure à un seuil (par exemple 0,5), la transaction ...