信用卡欺诈交易风险预测数据集-hanadinh0492

信用卡欺诈交易风险预测数据集-hanadinh0492 数据来源：互联网公开数据 标签：信用卡,欺诈,交易,风险,机器学习,分类,Python,金融,风控 数据概述： 本数据集源自Udemy课程“使用Python进行机器学习的信用卡欺诈分类”的实验项目，用于信用卡欺诈检测和风险预测。数据集包含信用卡交易信息，包括交易金额、交易时间、以及经过PCA（主成分分析）处理后的匿名化特征V1至V28，同时还包含一个表示交易是否为欺诈的标签（0代表正常交易，1代表欺诈交易）。数据经过脱敏处理，无法直接辨识用户身份，但保留了交易的关键特征和欺诈标记，为机器学习模型的训练和评估提供了基础。

数据用途概述： 该数据集主要用于机器学习模型的训练和评估，目标是构建一个能够准确识别信用卡欺诈交易的分类器。研究人员可以使用此数据探索不同的机器学习算法（如逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等），并评估它们在欺诈检测任务上的性能。此外，该数据集也适用于教学目的，帮助学生理解信用卡欺诈检测的流程，掌握数据预处理、特征工程、模型训练和评估等技能。