信用卡交易欺诈检测研究数据集

信用卡交易欺诈检测研究数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：信用卡,欺诈检测,交易,机器学习,数据分析,异常检测,PCA,金融风控 数据概述： 本数据集是信用卡欺诈检测数据集的子集，最初由Worldline和ULB的机器学习小组发布。它专为欺诈检测研究和模型开发而设计，提供了经过匿名处理的交易数据，并标记为欺诈（1）或合法（0）。

数据集总览： 总记录数：772笔交易 特征：31个数值型字段 目标变量：Class（0 = 合法，1 = 欺诈） 文件格式：CSV (逗号分隔值)

字段描述： Time：自数据集中第一笔交易以来经过的秒数。 V1 到 V28：通过主成分分析（PCA）转换的特征，以维护数据机密性。 Amount：交易金额（以货币单位表示）。 Class：指示欺诈状态的标签（0 = 合法，1 = 欺诈）。

数据用途概述： 该数据集非常适合用于： 使用机器学习训练欺诈检测模型。 进行探索性数据分析（EDA）。 试验异常检测技术。 测试特征工程和模型评估策略。