信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-byenhyenmin
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 异常检测, 二元分类, 机器学习, 数据分析, 风险评估, 交易数据
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了信用卡交易的详细信息，用于识别潜在的欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但包含交易记录的快照。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，具有一定的地域代表性。
数据维度：数据集包含31个特征，其中V1到V28为经过PCA处理后的匿名特征，ID为交易的唯一标识符，Class为标签，0表示正常交易，1表示欺诈交易。
数据格式：CSV格式，包含train.csv，test.csv，val.csv和sample_submission.csv四个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，保护了用户隐私。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测和二元分类等机器学习任务。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于金融风控、欺诈检测等领域的研究，如异常交易识别、欺诈行为模式分析等。
行业应用：为银行、支付机构等提供数据支持，尤其适用于构建信用卡欺诈检测系统、风险评估模型等。
决策支持：支持金融机构的风险管理和决策制定，提高欺诈检测的准确性和效率。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘和金融风控课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征和模式，帮助用户构建有效的欺诈检测模型，降低金融风险。
