金融交易欺诈检测预测数据集FinancialTransactionFraudDetectionPrediction-axzhang
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 金融交易, 机器学习, 风险评估, 预测分析, 数据建模, 异常检测, 交易安全
数据概述：
该数据集包含来自金融交易平台的交易数据，用于构建欺诈检测模型，预测交易是否为欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但可推测为历史交易记录。
地理范围：数据未指明具体地理位置，但可用于构建通用的欺诈检测模型。
数据维度：
submission.csv：包含TransactionID（交易ID）和isFraud（欺诈预测概率）两个字段，用于提交模型预测结果。
train_df_baseline.pkl 和 test_df_baseline.pkl：包含训练集和测试集数据，用于模型训练和评估。
remove_cols.pkl：包含需要移除的列信息。
数据格式：CSV格式的submission.csv文件和pkl格式的训练、测试及列信息文件，便于模型训练和结果提交。
来源信息：数据来源于公开的金融交易数据集，已进行预处理和特征工程。
该数据集适合用于金融风险管理、欺诈检测和数据建模等领域。
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、机器学习和异常检测等领域的研究，如欺诈行为模式识别、风险评估模型构建等。
行业应用：为金融机构、支付平台等提供数据支持，特别是在交易风险控制、反欺诈系统开发和优化方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助其制定更有效的欺诈预防策略。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测模型构建流程。
此数据集特别适合用于构建和评估欺诈检测模型，提升金融交易安全性，降低潜在的经济损失。
