我尝试使用Keras进行信用卡欺诈预测。为此，我有一个包含超过280,000个不同案例的信用卡数据文件，每个案例都被标记为欺诈或有效。
我的问题是，我的代码实际上可以编译，但在第一个epoch，我的准确率就已经达到了0.9979，从第二个epoch开始，准确率为0.9982。
这对我来说似乎不太现实，但我不知道我的错误出在哪里。
这是我代码的简化版本：
非常感谢任何帮助！
回答：
你的测试数据是否平衡？
因为如果不是，例如，它是一组真实数据，我猜一个简单的模型，无论输入什么都回答“有效”，很容易就能获得超过99%的准确率。尝试报告F1分数，这是（不平衡）检测任务的默认选择。
