金融交易欺诈预测提交数据集FinancialTransactionFraudPredictionSubmission-zakirbhuiyan
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 金融风控, 交易数据, 风险评估, 数据预测, 机器学习, 二分类, 提交文件
数据概述：
该数据集包含提交给金融交易欺诈预测竞赛的预测结果，用于评估模型在识别欺诈交易方面的表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常结合其他数据集用于模型评估。
地理范围：数据来源未明确，但通常代表全球范围内的金融交易场景。
数据维度：数据集包含两个关键字段：“TransactionID”（交易唯一标识符）和“isFraud”（交易欺诈概率，取值范围为0到1之间，数值越高表示欺诈可能性越大）。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于提交和评估预测结果。
来源信息：该数据集作为预测结果提交文件，通常与包含交易特征的训练数据集一同使用，用于评估模型的性能。
该数据集适用于金融风控、欺诈检测领域的模型评估和性能比较。
数据用途概述：
该数据集具有评估和比较模型性能的价值，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于金融风险管理、机器学习算法评估等领域的学术研究，评估不同模型的预测准确性。
行业应用：为金融机构、支付平台提供模型评估基准，用于优化欺诈检测系统。
决策支持：用于辅助风险管理部门进行决策，提升欺诈风险的预警能力。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的案例，帮助学生理解欺诈检测模型的评估方法。
此数据集特别适合用于评估预测模型的性能，并与其他数据集结合，分析交易欺诈的风险特征和预测效果。
