信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-yeonjuol
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 异常检测, 机器学习, 二分类, 数据挖掘, 风险控制, 模型训练, 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，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但包含了交易记录。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易。
数据维度：数据集包含交易的匿名特征（V1-V28），以及交易金额和类别标签(Class)。其中，Class标签为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Kaggle竞赛，已进行匿名化处理，提供了训练集、测试集和验证集。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测和异常检测研究，以及二分类模型的构建和评估。
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：适用于金融风险管理、异常检测和机器学习领域的学术研究，如欺诈检测算法的改进、特征重要性分析等。
行业应用：为银行、支付机构和金融科技公司提供数据支持，用于构建欺诈检测系统、提升风险控制能力。
决策支持：支持金融机构的风险评估和决策制定，帮助优化风险管理策略。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、风险管理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉欺诈检测流程。
此数据集特别适合用于构建和评估二分类模型，探索不同特征对欺诈交易的影响，从而提高欺诈检测的准确性和效率。
