信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-ysjang0926
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 异常检测, 二分类, 机器学习, 数据预处理, 风险评估, 交易分析
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可以推断为一段时间内的交易记录。
地理范围：数据主要来源于欧洲地区的信用卡交易。
数据维度：数据集包括31个特征，其中V1到V28为经过PCA（主成分分析）处理后的匿名特征，ID为交易编号，Class为标签，0代表正常交易，1代表欺诈交易。
数据格式：CSV格式，包含train.csv, test.csv, val.csv和sample_submission.csv四个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的信用卡交易数据集，经过匿名化处理，保护了用户隐私。
该数据集适合用于欺诈检测模型的构建与评估。
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、异常检测等领域的学术研究，如新型欺诈检测算法的开发与评估。
行业应用：为银行、支付平台等金融机构提供数据支持，用于构建欺诈检测系统，提高交易安全性。
决策支持：支持风险管理部门进行风险评估，优化风控策略，降低欺诈损失。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，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构建和优化二分类模型，探索不同特征对欺诈行为的预测能力，提高欺诈交易的识别准确率。
