信用卡欺诈检测分析数据集2013
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡,欺诈检测,机器学习,时间序列,分类模型,PCA,异常检测
数据概述：
本数据集记录了2013年9月期间欧洲持卡人的信用卡交易信息，共计284,807笔交易，其中492笔为欺诈交易，占总交易量的0.172%。数据集经过主成分分析（PCA）处理，包含28个主成分特征（V1至V28），以及未经过变换的“Time”（交易时间）和“Amount”（交易金额）两个原始特征。“Time”表示每笔交易与数据集中第一笔交易之间的时间间隔（以秒为单位），“Amount”表示交易金额。目标变量“Class”用于标识交易类型，取值为1表示欺诈交易，0表示正常交易。
数据用途概述：
该数据集适用于信用卡欺诈检测领域的研究与应用，特别适合用于训练和评估欺诈检测模型。研究人员可以利用此数据集进行分类模型训练、异常检测分析以及特征工程研究。金融机构可基于数据集开发实时欺诈检测系统，提升交易安全性和客户信任度。此外，数据集也适用于机器学习算法的性能评估，帮助研究者探索如何在高度不平衡的数据集上优化模型表现。
