金融交易欺诈检测预测数据集FinancialTransactionFraudDetectionPrediction-niangmohamed
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 金融风控, 机器学习, 交易数据, 二分类, 风险评估, 异常检测, 数据分析
数据概述：
该数据集包含用于金融交易欺诈检测的交易数据，记录了交易的详细信息以及是否为欺诈交易的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集，用于模型训练与评估。
地理范围：数据来源未明确，但可用于构建通用的欺诈检测模型。
数据维度：
sample_submission.csv: 包含TransactionID和isFraud两列，TransactionID为交易唯一标识符，isFraud为预测的欺诈概率（0.5表示未训练）。
train_df.pkl: 包含训练集数据，用于模型训练。
test_df.pkl: 包含测试集数据，用于模型评估。
数据格式：主要提供.pkl格式的训练集和测试集，以及.csv格式的提交样本。
来源信息：数据来源于公开的机器学习竞赛或数据集，经过了匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于欺诈检测、风险评估、异常检测等领域的数据分析和机器学习建模。
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、机器学习与数据挖掘等领域的学术研究，如欺诈交易识别、风险评分模型构建等。
行业应用：为金融机构、支付平台等提供数据支持，可用于构建欺诈检测系统、提升交易安全性和风险管理水平。
决策支持：支持金融机构的风险控制策略制定和优化，辅助决策者评估风险、制定应对措施。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等相关课程的实训材料，帮助学生掌握欺诈检测相关技术。
此数据集特别适合用于构建和评估欺诈检测模型，预测交易是否为欺诈，并进行风险评估。
