美国运通AMEX信用卡欺诈检测比赛团队提交数据集-默认团队-测试数据-kyakovlev

美国运通AMEX信用卡欺诈检测比赛团队提交数据集-默认团队-测试数据-kyakovlev 数据来源：互联网公开数据 标签：信用卡欺诈,AMEX,机器学习,风险控制,金融风控,欺诈检测,比赛数据,测试集 数据概述： 本数据集包含了美国运通（AMEX）信用卡欺诈检测比赛中，默认团队提交的测试数据。这些数据用于评估模型在“事后分析测试”（post mortem tests）中的表现。数据集的设计旨在模拟真实世界中的欺诈交易，帮助参赛者构建更有效的欺诈检测模型。数据涵盖了与信用卡交易相关的各种特征，包括交易金额、时间戳、商家信息等。 数据用途概述： 该数据集主要用于评估机器学习模型在信用卡欺诈检测任务中的性能。数据使用者可以使用该数据集测试和优化自己的欺诈检测模型，评估模型在不同场景下的表现，并与其他模型进行比较。该数据集特别适用于“事后分析测试”，即在已知欺诈事件发生后，评估模型能否准确识别出欺诈交易。此外，该数据集也适用于金融风控领域的学术研究和实践应用。