金融交易欺诈检测预测数据集FinancialTransactionFraudDetectionPrediction-dandrocec
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, 风险管理, 数据分析, 二分类, 预测模型, 交叉验证
数据概述：
该数据集包含基于金融交易的欺诈检测预测数据，记录了交易的唯一标识符（TransactionID）以及是否为欺诈交易的预测结果（isFraud）。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态预测结果。
地理范围：数据未明确地域信息，推测为金融交易相关的通用数据集。
数据维度：主要包括“TransactionID”（交易ID）和“isFraud”（欺诈与否的预测结果）两个字段。
数据格式：CSV格式，包含xgb943csv和lgb944csv两个文件，分别代表不同的预测结果。
来源信息：数据来源于机器学习模型的预测结果，用于评估不同模型的性能表现。
该数据集适合用于金融风险管理和欺诈检测领域，以及数据建模和机器学习技术的应用。
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：适用于金融风险管理、欺诈检测等领域的学术研究，例如模型融合、预测结果评估等。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在风险评估、欺诈预警等方面。
决策支持：支持金融机构制定风险控制策略和优化交易安全措施。
教育和培训：作为机器学习和金融风险管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测模型和评估方法。
此数据集特别适合用于评估不同预测模型的性能，探索欺诈检测的有效方法，从而提高金融交易的安全性。
