如何解决如何解决快速矿机中100％的数据准确性？
目标是根据提供的数据集以最佳准确性捕获和预测欺诈案件。例如，被提名为欺诈性的结果证明是非欺诈性的情况并不像预测为非欺诈性的情况那么关键。 Dataset can be found here
为此，我想使用Logistic回归，神经网络和决策树进行比较（here if needed提供了工作）。每当我运行模型时，所有准确性都接近100％，这肯定是不正确的。 我是快速矿工和数据预处理的新手，有人可以建议我应该朝哪个方向前进？
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