金融交易欺诈检测特征重要性与预测结果数据集FinancialTransactionFraudDetectionFeatureImportanceandPredictionResults-sqqqqy
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 金融风控, 特征重要性, 机器学习, 交易数据, 模型评估, 风险管理, 数据分析
数据概述：
该数据集包含金融交易欺诈检测相关的特征重要性评估结果和预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间跨度，通常用于模型训练和评估，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确地理范围，但通常适用于全球范围内的金融交易欺诈检测场景。
数据维度：数据集包含两个主要文件：
feature_importances.csv：记录了不同特征在5折交叉验证中的重要性得分，包括特征名称、各折的得分以及平均得分。
output.csv：包含了交易ID（TransactionID）和预测的欺诈标签（isFraud），用于评估模型的预测结果。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于金融风控相关的公开数据集或竞赛，用于模型训练和评估。
该数据集适合用于特征重要性分析、模型评估以及欺诈检测算法的开发。
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、欺诈检测领域的学术研究，如特征工程、模型优化、风险评估等。
行业应用：为金融机构、支付平台等提供数据支持，用于提升欺诈检测系统的准确性和效率。
决策支持：支持风险管理部门的决策制定，帮助优化风控策略和提升风险预警能力。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、金融风控等课程的实训案例，帮助学生理解欺诈检测流程和模型构建。
此数据集特别适合用于分析不同特征对欺诈检测的贡献程度，评估模型的性能，并优化风控策略，从而提升金融交易的安全性。
