안녕하세요😆 머신러닝 활용 다양한 데이터 다루기!     첫번째 메인 퀘스트인 캐글 신용카드 사기 검출에 오신 여러분 환영합니다! 

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## Mission
Kaggle의 신용카드 데이터 셋을 활용해서 **신용카드 사기 검출을 분류**하여 고객이 구매하지 않은 상품에 대해 요금이 청구되지 않도록 신용카드 회사가 신용카드 사기 거래를 식별하는 미션을 수행하는 프로젝트입니다. 

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### [분류] 신용카드 사기 거래를 탐지
- 예측할 값(y): Class (0:Not fraud, 1:fraud)
- 평가: ROC-AUC 평가지표
- 제출 형식 
        1. Code탭에 New NoteBook으로 새 노트북을 만들어 프로젝트 수행 후 코드 쉐어로 제출
        2. 예측한 결과물 파일(`.csv`) 메인 우측 상단에 Submit Prediction 버튼을 눌러 제출
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id,Class 
0,0.3
1,0.48
2,0.3
3,0.83
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### 평가지표
    
- 데이터 이해 및 탐색
    - 각 피처에 대한 이해가 명확한가?
    - 데이터의 분포와 특성을 파악하기 위한 적절한 시각화가 이루어졌는가?    
    - 데이터에서 유의미한 인사이트를 도출하였는가?(심화)
    
- 데이터 전처리 과정
    - 결측치 처리, 이상치 처리 등 데이터 정제가 적절하게 수행되었는가?
    - 데이터 스케일링 및 인코딩 등이 적절히 수행되었는가?
    - 피처 엔지니어링(파생 변수)이 적절하고 창의적으로 이루어졌는가?(심화)
    
- 모델 선택 및 비교
    - 최소 3개 이상의 모델을 비교하고 있는가?
    - 모델 선택 이유와 각 모델의 특성을 잘 설명하였는가?
    - 앙상블(모델 3개) 방법을 사용하여, 성능을 비교하였는가? (심화)
    
- 성능 평가
    - 검정 데이터에 대한 평가 지표가 명확하게 제시되었는가?
    - 평가 지표가 타당하며, 모델 성능을 잘 반영하는가?
    - 하이퍼파라미터 튜닝(실험)을 진행하고, 결과를 기록했는가?(심화)

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### 타임라인
- 2024년 6월 27일 오전 10시부터 오후 6시까지 
- 위 마감시간 이후에도 제출할 수 있으나 마감시간까지 제출된 리더보드까지만 순위에서 반영

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### 상금
- 대상: 리더보드 1~3위
- 제공: 작지만 시원한 여름 선물