IEEE欺诈检测训练测试数据集IEEEFraudDetectionTraining-TestDataset-manojahi
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测，数据集，机器学习，金融安全，数据预处理，特征工程，异常检测，风险管理
数据概述：该数据集来自IEEE，主要用于欺诈检测任务，经过预处理和特征工程处理，适用于训练和测试机器学习模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2017年到2018年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的金融交易数据。
数据维度：数据集包括交易ID、客户ID、交易金额、交易时间、交易类别、设备信息、地理位置信息、交易特征等变量。还包括标记了欺诈交易的标签。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于IEEE项目，经过预处理和特征工程处理，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于金融领域的欺诈检测、异常检测和风险管理等应用，尤其在机器学习模型训练和测试等方面具有广泛的应用价值。
数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于金融欺诈检测、异常行为分析等研究，如欺诈行为的特征识别、检测模型的评估等。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在欺诈检测、风险管理、客户信用评估等方面。
决策支持：支持欺诈检测系统的构建和优化，帮助金融机构制定更加科学的风险管理策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习及金融安全课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索金融交易中的欺诈行为规律与趋势，帮助用户实现准确的欺诈检测，优化风险管理策略，提高金融系统的安全性。
