Credit Card Fraud Detection | F1-Score 0.86 & ROC-AUC 0.97

طوّرت نموذج ذكاء اصطناعي لاكتشاف الاحتيال في المعاملات المالية

على بيانات بنسبة اختلال 559:1 بين الفئات.

النتائج:

- F1-Score: 0.8646

- PR-AUC: 0.8620

- ROC-AUC: 0.9736

ما يميز هذا المشروع:

✅ حل مشكلة الـ Class Imbalance الشديدة (559:1) بدون resampling

✅ تقييم 7 استراتيجيات مختلفة عبر 5 نماذج

✅ StratifiedKFold (5-fold) Cross Validation

✅ تحسين الـ Threshold عبر Precision-Recall Curve

التقنيات: Python | XGBoost | Scikit-learn | Pandas