欺诈检测模型预测结果数据集FraudDetectionModelPredictionResults-goldenlock
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 模型预测, 风险评估, 机器学习, 文本分析, 数据标注, 预测结果, 评分
数据概述：
该数据集包含欺诈检测模型的预测结果，记录了针对特定交易或行为的欺诈风险评估得分和标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作模型预测的静态结果。
地理范围：未明确标注地理范围，数据集的适用范围取决于欺诈检测模型的训练数据。
数据维度：包括两个结构化CSV文件，包含以下字段：
valid.csv: 包含id（交易或行为的唯一标识符）、score（欺诈风险评分）和label（真实标签，0代表非欺诈，1代表欺诈）。
submission.csv: 包含id和score字段，用于提交预测结果。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和模型评估。包含valid.csv和submission.csv两个文件。
来源信息：数据来源于欺诈检测模型预测结果，已进行预处理，包含唯一标识符、预测分数和真实标签。
该数据集适合用于模型评估、结果分析和欺诈行为研究。
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：适用于欺诈检测、风险评估相关的学术研究，如模型性能评估、特征重要性分析等。
行业应用：为金融、电商等行业提供数据支持，特别是在反欺诈系统优化、风险管理方面。
决策支持：支持风险管理部门的决策制定，帮助提升欺诈检测的准确性和效率。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训素材，帮助学生理解模型预测结果，熟悉欺诈检测流程。
此数据集特别适合用于评估欺诈检测模型的性能，分析不同风险等级的欺诈行为特征，并优化风险控制策略。
