金融交易欺诈检测数据集FinancialTransactionFraudDetectionDataset-liyushihaoren22
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 金融交易, 机器学习, 风险评估, 二分类, 交易数据, 数据分析, LightGBM
数据概述：
该数据集包含金融交易数据，记录了交易的详细信息以及是否为欺诈交易的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标明地理范围，通常代表全球金融交易场景。
数据维度：数据集包含“TransactionID”（交易ID）和“isFraud”（欺诈标签，0代表非欺诈，1代表欺诈）两个关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名可能为lightgbmcsv，具体文件名需根据实际情况确定。
来源信息：数据来源于公开的金融交易数据集，用于欺诈检测模型的训练和评估。
该数据集适合用于欺诈检测、风险评估和二分类机器学习模型的研究与应用。
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：适用于金融风控、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如欺诈行为模式识别、异常检测算法比较等。
行业应用：为金融机构提供欺诈检测模型训练的数据支持，尤其是在信用卡欺诈、在线支付欺诈等场景中。
决策支持：支持金融机构的风险管理和决策制定，帮助优化风控策略，减少欺诈损失。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解欺诈检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建和评估欺诈检测模型，帮助用户提高识别欺诈交易的准确性和效率，降低金融风险。
