Machine Learning

MLflow · Spark ML · Jupyter — Expérimentation & Déploiement

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Données simuléesABJ-CI-1

Détection Fraude Mobile Money

active

Classification binaire — transactions frauduleuses (démo)

Runs totaux

47

Meilleure métrique

AUC: 0.9847

Framework

Spark ML

Dernier run

15m ago

Run	Modèle	AUC	Précision	Rappel	F1	Durée
run-047	GBT Classifier	0.9847BEST	0.9234	0.9456	0.9344	18m
run-046	Random Forest	0.9712	0.9102	0.9234	0.9168	12m
run-045	Logistic Reg.	0.9234	0.8876	0.9012	0.8943	3m
run-044	GBT Classifier	0.9801	0.9198	0.9389	0.9293	20m
run-043	XGBoost	0.9756	0.9145	0.9312	0.9228	15m