金融交易欺诈预测提交结果数据集FinancialTransactionFraudPredictionSubmissionResults-roydatascience
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, 风险评估, 二元分类, 预测模型, 结果评估
数据概述：
该数据集包含金融交易欺诈预测模型的提交结果，记录了对交易欺诈可能性的预测概率。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可推断为特定金融交易数据集的预测结果。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推测为全球范围内的金融交易。
数据维度：数据集包含两个字段：TransactionID（交易唯一标识符）和 isFraud（欺诈概率，数值范围在0到1之间）。
数据格式：CSV格式，每个文件以“Submission-”或“submission-”开头，后跟一个代表预测准确度的数值。
来源信息：数据来源于金融欺诈检测相关的竞赛或项目，用于评估不同模型的预测效果。
该数据集适合用于模型评估、结果分析和进一步的欺诈检测研究。
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、机器学习模型评估与优化等领域的学术研究，如比较不同模型的预测性能、分析欺诈风险特征等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，用于评估和优化欺诈检测系统，改进风险管理策略。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助优化交易审查流程，降低欺诈损失。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生了解欺诈检测模型的构建与评估。
此数据集特别适合用于比较不同模型的预测结果，分析预测精度与欺诈风险之间的关系，从而优化欺诈检测策略。
