金融欺诈预测提交结果数据集FinancialFraudPredictionSubmissionResults-lipeiheng001
数据来源：互联网公开数据
标签：金融风控, 欺诈检测, 机器学习, 风险评估, 预测模型, 提交结果, 数据分析, 时间序列
数据概述：
该数据集包含金融欺诈预测任务的提交结果，记录了模型对测试集样本的预测值。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示时间，但根据其应用场景，推测为特定时间段内的预测结果。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但通常此类欺诈检测任务具有全球或特定国家/地区的应用背景。
数据维度：数据集包括“row_id”（测试集样本的唯一标识符）和“target”（模型预测的欺诈概率或类别标签）。
数据格式：CSV格式，文件名为submissioncsv-1，便于数据分析和结果提交。
来源信息：数据来源于金融风控相关的竞赛或项目，用于评估模型的预测性能。
该数据集特别适用于评估预测模型的性能，进行欺诈检测模型优化，以及分析不同模型的预测差异。
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、机器学习模型评估、以及欺诈行为模式分析等方面的研究。
行业应用：为金融机构提供欺诈检测模型的评估基准，用于优化风控策略和提升欺诈识别效率。
决策支持：支持金融机构进行风险管理决策，例如调整风险阈值、优化交易规则等。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生理解欺诈检测模型的应用与评估方法。
此数据集特别适合用于评估预测模型的准确性、分析模型预测结果的分布，以及探索欺诈行为的潜在规律。
