欺诈检测挑战赛用户交易欺诈行为数据集-ban7002

欺诈检测挑战赛用户交易欺诈行为数据集-ban7002

数据来源：互联网公开数据

标签：欺诈检测，机器学习，分类，用户行为，交易数据，风险控制

数据概述： 本数据集是一个简化的欺诈检测数据集，旨在用于机器学习分类任务。数据集的核心目标变量是EVENT_LABEL，其中1代表欺诈交易，0代表非欺诈交易。数据集包含了用户交易相关的多种特征，为构建和评估欺诈检测模型提供了基础。

数据用途概述： 该数据集主要用于以下场景： 1. 分类任务实践： 训练和测试分类模型，用于识别欺诈交易。 2. 特征重要性分析： 探索哪些变量对欺诈行为的预测最为关键。 3. 高频类别数据处理： 练习处理用户代理（User Agent）、银行卡BIN码和邮政编码等高频类别数据的技巧。 4. 罕见事件检测： 挑战性地检测相对罕见的欺诈事件。 5. 模型评估与优化： 评估不同模型的性能，并进行调优以提高欺诈检测的准确性。