بنيت مشروعًا باستخدام Python وscikit-learn لاكتشاف الاحتيال في معاملات البطاقات. يتضمن تنظيف البيانات وتجهيز الخصائص ومعالجة عدم توازن الفئات، ومقارنة Logistic Regression مع SMOTE وRandom Forest مع تقليل العينات.

قيّمت النماذج باستخدام الاستدعاء والدقة وF1 وROC-AUC، وأضفت واجهة Streamlit للتنبؤ الفردي والدفعي. رابط المشروع يعرض الكود والتفاصيل. النتائج تخص بيانات المشروع ولا تضمن أداء نظام مالي حقيقي. الغلاف تصميم تعريفي للمشروع.