金融交易欺诈预测LightGBM模型数据集FinancialTransactionFraudPredictionLightGBMDataset-ysairaajpatro
数据来源：互联网公开数据
标签：金融风控, 欺诈检测, LightGBM, 时间序列分析, 机器学习, 预测模型, 交易数据, 风险评估
数据概述：
该数据集包含用于金融交易欺诈预测的数据，旨在训练和评估LightGBM模型，用于识别潜在的欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录包含日期信息，推测覆盖一段时间内的交易数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但通常此类数据来源于全球范围内的金融交易。
数据维度：数据集包含多个预测值（pred_90_1, pred_70_2等），交易日期（date），真实值（truth），差异值（diff）以及交易金额（value）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含lgbm_test_data.csv, lgbm_train_data.csv, lgbm_val_data.csv 三个文件，分别用于测试、训练和验证模型。
来源信息：数据来源于对金融交易数据的模拟或真实交易数据的匿名化处理，用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于金融风控领域的欺诈检测研究，以及LightGBM等机器学习模型的训练和评估。
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、欺诈检测相关的学术研究，如时间序列预测、异常检测等。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在风险评估、欺诈预警等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化交易安全策略。
教育和培训：作为机器学习、金融风控等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测模型。
此数据集特别适合用于探索金融交易欺诈行为的规律，构建和优化欺诈检测模型，提高金融交易的安全性。
