欺诈交易检测数据集FraudulentTransactionDetectionDataset-joshiharshit5088
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 金融风控, 交易数据, 机器学习, 二分类, 风险评估, 数据分析, 异常检测
数据概述：
该数据集包含交易记录，用于识别潜在的欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态交易记录。
地理范围：数据未明确地域信息，但可用于构建通用的欺诈检测模型。
数据维度：数据集包含“TransactionID”（交易ID）和“isFraud”（欺诈标签，0表示非欺诈，1表示欺诈）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为lgbmsub1 (1).csv，便于数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过清洗和标注，可用于欺诈检测模型的训练和评估。
该数据集适合用于金融风控、风险评估等领域。
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、欺诈检测等领域的学术研究，例如欺诈行为模式分析、新型欺诈手段识别等。
行业应用：可以为金融机构、支付平台等提供数据支持，特别是在交易风险评估、反欺诈系统构建等方面。
决策支持：支持金融机构的风险控制决策，帮助优化风控策略，降低欺诈损失。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等课程的实训材料，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训练和评估二分类模型，以识别欺诈交易，帮助用户提升风险管理能力。
