信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-kerastensors
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 交易数据, 异常检测, 二分类, 数据预处理, 机器学习, 风险评估, 金融风控
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，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间范围，但包含交易发生的时间信息（Time）。
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，包括交易时间（Time）、经过PCA处理的匿名特征V1-V28、交易金额（Amount）以及类别标签（Class，0代表正常交易，1代表欺诈交易）。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_card_fraud_detection.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：该数据集通常来源于公开的机器学习数据集，已进行匿名化处理，V1-V28特征经过PCA降维处理，保护了原始交易的敏感信息。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测和二分类问题的研究。
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、机器学习算法研究等领域的学术研究，如欺诈交易识别、风险评估模型构建等。
行业应用：为银行、金融机构和支付公司提供数据支持，尤其适用于构建信用卡欺诈检测系统、优化风控策略。
决策支持：支持金融机构的风险控制决策，提升欺诈交易的识别效率，降低损失。
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数据，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测模型。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征模式，评估不同机器学习算法的性能，并优化欺诈检测系统的准确率和效率。
