欺诈检测预处理数据集

欺诈检测预处理数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测,预处理数据,一热编码,标签编码,特征工程,金融安全,风险评估

数据概述：
本数据集基于 IEE-CIS 欺诈检测数据集进行清洗和预处理，旨在为欺诈检测模型提供高质量的数据支持。数据预处理包括特征工程和数据编码，其中对具有小于5个唯一值的类别特征采用了一热编码（One-Hot Encoding），对具有5个或更多唯一值的类别特征采用了标签编码（Label Encoding）。此外，数据集还去除了部分冗余或不相关的列，以提高数据质量并减少噪声。

数据用途概述：
该数据集适用于欺诈检测相关的机器学习模型训练与评估，尤其适合进行分类任务。数据集可广泛应用于金融安全、风控管理等领域，帮助识别潜在的欺诈行为。研究人员和从业者可以利用此数据集进行特征工程实验、模型性能优化以及风险评估分析。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解欺诈检测数据的预处理流程及其对模型性能的影响。