金融交易欺诈预测样本数据集FinancialTransactionFraudPredictionSampleDataset-flashabhay
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 金融风控, 机器学习, 二分类, 样本数据, 交易数据, 风险评估, 数据预测
数据概述：
该数据集包含金融交易欺诈预测的样本数据，用于构建和评估欺诈检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态样本数据使用。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用欺诈检测模型训练。
数据维度：数据集包括“id”（交易唯一标识）和“is_fraud”（欺诈标签，0代表正常交易，1代表欺诈交易）两个字段，适用于二分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为sample_submission.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于金融风控竞赛或公开数据集，用于模型测试与提交。
该数据集适合用于金融欺诈检测模型构建和性能评估。
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、欺诈检测等领域的研究，例如，用于评估不同机器学习算法在欺诈检测任务中的表现。
行业应用：为金融机构、支付平台等提供数据支持，可用于构建欺诈检测模型，提高交易安全性和风险控制能力。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助优化风险控制策略。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员熟悉欺诈检测流程。
此数据集特别适合用于构建和测试欺诈检测模型，评估模型在识别欺诈交易方面的性能，并用于优化风控策略。
