该文介绍了目前信用卡欺诈的问题以及使用5种机器学习模型（决策树、K-近邻、逻辑回归、支持向量机、随机森林、XGBoost）对欺诈数据集进行检测，并对模型进行了评估比较分析（包括准确度、F1-score、混淆矩阵）。同时提供详细的解释和代码，方便读者复现。适合机器学习初学者和期末大作业的学生使用。需要的软件和数据：pycharm，creditcard.csv。