摘要：本文用機器學習方法分析真鈔與偽鈔的數據，尋找其內部的規律特征進而實現自動分辨真偽鈔的功能，此次研究在幫助識別真偽鈔方面具有重要的意義。

本文運用了專業的真偽鈔數據庫，它由1372組數據構成，每組數據包含了四個輸入變量、一個輸出變量和一個真鈔或偽鈔的判斷輸出變量。通過邏輯回歸、決策樹和隨機森林三種學習方法，對數據庫在不同測試集與數據集分配比例下，計算得到相應的準確率，并根據這一準確率對真鈔偽鈔做出判斷，最后得到結論。本文主要闡述了一些有關真偽鈔判斷的學習思路和對此研究建立的模型框架，之后運用不同分類學習算法對最終的研究結果作出判斷，最后真偽鈔的判斷能夠被機器學習運用的算法所驗證。

關鍵詞：機器學習  Python  人工智能  真偽鈔判斷

目錄

摘要

Abstract

1 緒論-1

1.1 課題研究的背景-1

1.2 課題研究內容-1

2 分類方法簡介-3

2.1算法選擇-3

2.1.1邏輯回歸-3

2.1.2決策樹-3

2.1.3隨機森林-4

2.2 本章小結-5

3 數據的預處理-6

3.1標準數據庫的導入-6

3.2數據集的導入-6

3.2.1 重復數據的處理-7

3.2.2 缺失數據的處理-8

3.3數據的分類-9

3.4本章小結-10

4 建模分析-11

4.1邏輯回歸建模分析-11

4.2決策樹建模分析-13

4.3隨機森林建模分析-15

4.4 本章小結-16

5 結語-17

參考文獻-18

致謝-19