金融交易欺诈预测提交数据集FinancialTransactionFraudPredictionSubmissionDataset-zakirbhuiyan
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 金融交易, 风险评估, 机器学习, 预测模型, 交易数据, 数据分析, 二元分类
数据概述：
该数据集包含金融交易的欺诈预测结果，用于提交至欺诈检测竞赛。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但基于交易ID推测为特定时间段内的数据。
地理范围：数据未明确地域范围，但可用于构建通用的欺诈检测模型。
数据维度：包含两个字段：“TransactionID”（交易ID）和“isFraud”（欺诈概率，数值范围为0到1，表示该笔交易为欺诈的概率）。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于预测结果提交和评估。
来源信息：数据集来源于欺诈检测竞赛，已进行预处理，包含预测结果。
该数据集适合用于评估欺诈检测模型的性能，并为金融机构提供风险管理方面的参考。
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、欺诈检测等领域的研究，例如模型评估、特征重要性分析等。
行业应用：为金融机构提供欺诈检测模型评估的基准，用于优化风险控制策略，提升交易安全水平。
决策支持：支持金融风控部门进行风险评估和决策，辅助制定反欺诈措施。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解欺诈检测模型。
此数据集特别适合用于评估欺诈检测模型的预测能力，并为实际应用提供参考。
