信用卡欺诈检测数据集-随机森林与SMOTE应用-2021-samadkhan0017
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈,数据预处理,SMOTE,随机森林,机器学习,金融交易,模型评估
数据概述：
本数据集用于开发信用卡欺诈检测模型，来源于Kaggle平台。数据集中包含了大量信用卡交易记录，其中合法交易远多于欺诈交易，造成类别不平衡的问题。为解决这一问题，采用了SMOTE（少数类过采样技术）生成合成的少数类样本，从而改善模型学习欺诈交易的能力。
数据经过预处理后，使用随机森林算法进行分类建模。随机森林通过集成多棵决策树的方法，提高了预测的准确性和抗过拟合的能力，非常适合用于此类不平衡数据集的分类任务。主要步骤包括模型训练和评估。模型训练阶段将随机森林模型拟合到经过SMOTE处理后的平衡数据集上；评估阶段则使用准确率、精确率、召回率和F1分数等指标来衡量模型性能。
数据用途概述：
该数据集适用于信用卡欺诈检测、金融交易分析和机器学习模型开发等场景。研究者可以利用此数据集进行欺诈检测模型的开发和评估；金融机构可以基于此模型优化其欺诈检测系统，减少欺诈损失；教育机构则可以将其作为机器学习和数据科学课程的教学案例，帮助学生理解如何处理类别不平衡的数据集和构建高效的分类模型。总体而言，此数据集为欺诈检测领域的研究与应用提供了有价值的数据支持。
