信用卡欺诈检测交易数据集-2011
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈,金融交易,数据安全,机器学习,PCA,时间序列,金额,数据平衡,金融风险
数据概述：
本数据集包含了在两天内发生的284,807笔交易记录，其中包含492笔欺诈交易。该数据集高度不平衡，欺诈交易（正类）仅占总交易量的0.172%。
数据集仅包含数值型输入变量，这些变量是通过主成分分析（PCA）转换得到的。由于保密原因，无法提供原始特征和更多关于数据的背景信息。特征V1, V2, … V28是通过PCA获得的主成分，未进行PCA变换的特征仅有'Time'（时间）和'Amount'（金额）。'Time'特征表示每笔交易与数据集中第一笔交易之间经过的秒数，而'Amount'特征表示交易金额，可用于依赖于样本的代价敏感学习。'Class'特征是响应变量，当交易为欺诈时取值为1，否则为0。
数据用途概述：
该数据集适用于信用卡欺诈检测、金融交易分析、机器学习模型评估等多种场景。研究人员可以利用此数据集进行欺诈检测算法的开发和验证；金融机构可以使用该数据集优化欺诈识别系统，降低风险；教育机构亦可用作机器学习和数据科学教学的案例数据。此外，数据集还适合用于研究数据不平衡问题及其解决方法。
