信用卡欺诈交易检测数据集-samkowitt
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈,交易数据,金融安全,数据建模,机器学习,匿名化处理
数据概述：
本数据集包含超过30万条匿名化的交易记录，旨在用于构建预测潜在欺诈交易的模型。交易记录中的变量经过匿名化处理，以保护消费者信息，但这些变量仍然代表了诸如账户持有时间等字段。每行数据代表一笔用户的交易。数据集具有较高的欺诈率，约为0.1%，因此数据分布极不平衡。
数据集中包含的变量如下：
时间：交易发生的时间
匿名变量（30个）：一系列匿名化处理的变量，代表交易的各种特征
金额：交易涉及的金额
类别：交易是否为欺诈交易的分类标识（0表示非欺诈，1表示欺诈）
此数据集不仅包含行和列，还提供了通过分类器构建预测模型的可能性，以识别潜在的欺诈交易。数据集中的交易记录涵盖了多个时间点，具体时间范围未详细说明，但适用于构建和评估反欺诈模型。
致谢：
本数据集的构建和发布离不开相关研究者和机构的支持和贡献。感谢所有为此项目提供帮助和数据的个人及团队。
灵感：
本数据集将面向全球最大的数据科学社区，期待通过该数据集回答以下问题：如何提高欺诈检测的准确性？哪些特征在预测欺诈交易中最为重要？如何在不平衡数据集中优化模型性能？
