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language: pt tags: - sklearn - classification - fraud -detection - mlops
fraud-detector-v1
Modelo de classificação binária para detecção de transações fraudulentas. Desenvolvido como parte de um projeto de MLOps.
Uso
python from huggingface_hub import hf_hub_download import joblib
model = joblib.load(hf_hub_download("SEU_USUARIO/fraud-detector-v1", "model.pkl")) features = [[250.0, 14, 12.5, 1, 0]] prediction = model.predict(features)
| Feature | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
| valor_transacao | float | Valor da transação em reais |
| hora_transacao | int | Hora do dia (0-23) |
| distancia_ultima_compra | float | Distância geográfica em km |
| tentativas_senha | int | Tentativas de senha antes da transação |
| pais_diferente | int | 1 se país diferente do cadastro |
Métricas (test set, 20% dos dados) Precision (fraude): 0.85 Recall (fraude): 0.78 F1 (fraude): 0.81 Dependências scikit-learn==1.4.0 joblib==1.3.2 numpy==1.26.0 Limitações Modelo treinado com dados sintéticos Pode não refletir padrões reais de fraude Não considera histórico completo do usuário Não deve ser usado em produção sem validação adicional