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安然公司的神秘破产促成了这个项目的发展。该项目旨在调查这个发生在2001年12月的欺诈业务的巨大数据集。该数据集主要包括2000年至2002年期间公司高管收发的数百万封电子邮件。据报道，电子邮件的性质是可疑的，因此任何人都不可能决定性质。
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要根据数据的模式来决定其性质，就需要一个机器学习项目。财务信息包含了大量的数值，这对任何人来说都是一项累人的工作。机器学习应用程序将对数据本身进行分类，并给出所需的输出。
项目实施
第一步是探索包含21个变量和146个观察结果的巨大数据。“离群者”调查包括检查一些奇怪的数据模式，比如一些员工被记录下来挣了巨额工资。然后我们必须为接收和发送的电子邮件创建POI。然后选择观察所需的重要特征，这是股票期权，共享收据，贷款预付款，长期激励，工资等。
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研究数据的算法是高斯Naïve，支持向量机和决策树分类器。机器学习最关键的部分是优化和实现算法。使用GridSearchCV工具对算法进行调优，该工具在Scikit learn中提供。为了从数据中提取大部分信息，使用了一种验证策略，如嵌套分层洗牌交叉验证。
这种方法将帮助我们从那堆数据中提取出重要的信息。超参数优化是利用参数调优来优化机器学习性能的过程。交叉验证方法将有助于交叉检查数据的模式，并给出所需的结果。树分类器使用交叉验证方法，该方法在tester.py函数中定义。
结果与结论
因此，该应用程序将能够对大约1.67封电子邮件的巨大数据进行分类。数据将通过算法和方法进行处理，从而发现真正的问题。它会显示奇怪的数据，可以被认为是欺诈的元素，它可以在安然的调查中发挥重要的作用。
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