欺诈检测提交结果分类数据集FraudDetectionSubmissionClassificationResults-trupologhelper
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 风险评估, 分类预测, 机器学习, 数据分析, 提交结果, 预测结果, 二元分类
数据概述：
该数据集包含欺诈检测模型的提交结果，记录了对特定交易或事件的欺诈风险预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，通常作为模型评估或比赛提交的快照。
地理范围：数据未限定地理范围，取决于原始欺诈检测数据集的覆盖范围。
数据维度：包括“id”（交易或事件的唯一标识符）和“class”（预测的类别，可能为欺诈或非欺诈，具体类别定义取决于原始数据集）。
数据格式：CSV格式，文件名为submission_ens_lcsv，便于结果分析和模型评估。
来源信息：数据来源于欺诈检测模型的提交结果，用于评估模型的性能和比较不同模型的预测结果。该数据集经过了匿名化处理，仅包含预测结果。
该数据集适合用于欺诈检测模型的性能评估和比较，以及结果分析。
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：适用于欺诈检测模型评估、模型融合、以及特征重要性分析等研究。
行业应用：可以为金融机构、电商平台等提供欺诈风险评估和决策支持，帮助优化欺诈检测策略。
决策支持：支持欺诈检测系统中的模型优化和风险控制策略制定。
教育和培训：作为机器学习和数据挖掘课程的案例，用于演示分类任务和模型评估方法。
此数据集特别适合用于评估不同欺诈检测模型的预测效果，并分析预测结果的分布，从而优化欺诈检测系统的性能。
