金融交易欺诈检测预测数据集FinancialTransactionFraudDetectionPrediction-valanm
数据来源：互联网公开数据
标签：金融风控, 欺诈检测, 交易数据, 机器学习, 二元分类, 风险评估, 预测模型, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自金融交易平台的预测结果，记录了针对金融交易欺诈行为的预测概率。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但根据文件名推测为模型在特定时间点的预测结果。
地理范围：数据未明确地域范围，但可推测为全球范围内的金融交易数据。
数据维度：数据集包括“TransactionID”（交易唯一标识符）和“isFraud”（欺诈概率）两个字段，用于评估每笔交易的欺诈风险。
数据格式：CSV格式，文件名如submission-0.94930.csv，其中文件名中的数字可能代表模型的预测准确率。
来源信息：数据来源于公开的金融风控竞赛或项目，旨在为参与者提供模型评估与预测结果。
该数据集适合用于金融欺诈检测模型的评估和比较，以及预测结果的分析。
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、欺诈检测领域的学术研究，如模型性能评估、特征重要性分析等。
行业应用：为金融机构、支付平台提供数据支持，尤其在欺诈检测模型的优化、风险管理策略的制定方面具备参考价值。
决策支持：支持金融风控部门的决策制定，帮助其优化风险控制措施、提升欺诈识别的准确性。
教育和培训：作为金融风控、机器学习课程的案例分析材料，帮助学生和从业者深入理解欺诈检测模型的工作原理。
此数据集特别适合用于评估不同模型的预测效果，探索影响欺诈概率的关键因素，并为提升风控策略提供数据支撑。
