信用卡欺诈检测机器学习数据集MLCreditCardFraudDetectionDataset-subho117
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡，欺诈检测，数据集，机器学习，金融科技，数据挖掘，风险控制，异常检测
数据概述： 该数据集包含信用卡交易数据，专门用于欺诈检测任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2013年9月1日至2013年9月21日。
地理范围：数据覆盖欧洲地区的信用卡交易。
数据维度：数据集包括交易时间、交易金额、以及经过PCA处理后的28个匿名特征（V1-V28），还有一列类别标签（1表示欺诈交易，0表示正常交易）。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于欧洲一家信用卡公司，已进行匿名化和标准化处理。
该数据集适合用于金融风控、欺诈检测及机器学习领域的应用，特别是在异常检测、分类模型训练等方面具有重要价值。
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：适用于信用卡欺诈模式识别、异常交易检测等研究，如欺诈交易的规律分析、风险因素识别等。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在信用卡欺诈检测、风险控制及反洗钱等方面。
决策支持：支持信用卡交易的风险评估和策略优化，帮助金融机构提高欺诈检测的准确性和效率。
教育和培训：作为金融科技、机器学习及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测及相关技术。
此数据集特别适合用于探索信用卡欺诈的规律与趋势，帮助用户实现高效的欺诈检测，降低金融风险，提升交易安全性。
