保险欺诈风险预测数据集InsuranceFraudRiskPredictionDataset-pavetr
数据来源：互联网公开数据
标签：保险, 欺诈检测, 风险评估, 机器学习, 分类, 特征工程, 数据挖掘, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的保险数据，记录了客户的各项特征信息，旨在用于预测客户是否可能存在保险欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据使用。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，但可推测为全球保险市场数据。
数据维度：数据集包含多个维度，包括客户的个人信息、保险合同信息、以及通过计算得出的衍生变量，具体字段包括：id，ps_ind_01, ps_ind_02_cat, ps_ind_03, ps_ind_04_cat, ps_ind_05_cat, ps_ind_10_bin, ps_ind_11_bin, ps_ind_12_bin, ps_ind_13_bin, ps_ind_14, ps_ind_15, ps_reg_01, ps_reg_02, ps_reg_03, ps_car_01_cat, ps_car_02_cat, ps_car_03_cat, ps_car_04_cat, ps_car_05_cat, ps_car_06_cat, ps_car_07_cat, ps_car_08_cat, ps_car_09_cat, ps_car_10_cat, ps_car_11_cat, ps_car_11, ps_car_12, ps_car_13, ps_car_14, ps_car_15, ps_calc_01, ps_calc_02, ps_calc_03, ps_calc_04, ps_calc_05, ps_calc_06, ps_calc_07, ps_calc_08, ps_calc_09, ps_calc_10, ps_calc_11, ps_calc_12, ps_calc_13, ps_calc_14, ps_calc_15_bin, ps_calc_16_bin, ps_calc_17_bin, ps_calc_18_bin, ps_calc_19_bin, ps_calc_20_bin, ps_ind_0609_bin, ps_calc_151617_bin, ps_ind_161718_bin，以及train_p.csv中的target变量（表示是否为欺诈行为）。
数据格式：CSV格式，包含train_p.csv和test_p.csv两个文件，分别对应训练集和测试集，便于模型训练和评估。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已经经过匿名化处理，字段名称经过了处理，但保留了原始数据的结构。
该数据集适合用于保险欺诈风险评估、预测模型的构建和优化，以及探索不同特征对欺诈行为的影响。
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：适用于保险行业风险管理、欺诈检测、机器学习模型研究等领域的学术研究，如探索不同特征对欺诈行为的影响、改进欺诈检测模型的准确性等。
行业应用：可以为保险公司提供数据支持，特别是在风险评估、客户信用评分、定价策略优化等方面。
决策支持：支持保险公司进行风险管理决策，优化理赔流程，降低欺诈损失。
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数据，帮助学生和研究人员理解保险欺诈检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建和评估保险欺诈检测模型，预测客户发生欺诈行为的概率，并实现风险的量化和预警，从而帮助保险公司优化决策，降低运营成本。
