金融交易欺诈检测预测结果数据集FinancialTransactionFraudDetectionPredictionResults-zakirbhuiyan
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 金融交易, 预测结果, 二元分类, 机器学习, 风险评估, 数据分析, 交易安全
数据概述：
该数据集包含金融交易的欺诈检测预测结果，记录了针对特定交易的欺诈可能性评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常基于特定时间段内的交易数据生成预测结果。
地理范围：数据未明确标注地理范围，推测为全球金融交易场景。
数据维度：包括“TransactionID”（交易唯一标识符）和“isFraud”（预测结果标签，0表示非欺诈，1表示欺诈）两个字段，适用于二分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于欺诈检测竞赛或相关项目，用于评估模型性能或展示预测结果。
该数据集适合用于评估欺诈检测模型的预测准确性，并进行风险评估。
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、机器学习和异常检测等领域的研究，例如模型评估、特征重要性分析。
行业应用：为金融机构、支付平台等提供数据支持，用于评估欺诈检测系统的性能，优化风险控制策略。
决策支持：支持金融机构在风险管理和合规方面的决策，提高交易安全性。
教育和培训：作为金融风控、机器学习相关课程的案例分析数据，帮助学生理解欺诈检测模型的应用和评估。
此数据集特别适合用于评估欺诈检测模型的预测效果，并分析不同模型的表现差异，从而改进风险管理策略。
