信用卡欺诈检测生成对抗网络数据集CreditCardFraudDetectionGANDataset-gauravduttakiit
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测，信用卡，生成对抗网络，机器学习，异常检测，风险管理，金融科技，数据集
数据概述： 该数据集基于生成对抗网络（GAN）技术构建，旨在用于信用卡欺诈检测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确，但通常涵盖一段时间内的交易数据。
地理范围：数据可能涵盖全球范围内的信用卡交易。
数据维度：数据集包括信用卡交易的各种特征，如交易金额、交易时间、商家信息、持卡人信息、以及是否为欺诈交易的标签。GAN 模型用于生成模拟的欺诈交易数据，以平衡数据集中的欺诈样本数量，并提高模型的检测能力。
数据格式：数据提供通常为CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的信用卡交易数据集，并经过 GAN 模型的处理，生成欺诈样本。数据集经过了预处理，包括特征工程和数据清洗，以提高模型的训练效果。
该数据集适合用于机器学习、深度学习和金融风控等领域，特别是在信用卡欺诈检测、异常检测等任务中具有重要价值。
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：适用于信用卡欺诈检测、异常检测、风险评估等研究，如欺诈交易模式分析、欺诈风险预测等。
行业应用：可以为金融机构和支付平台提供数据支持，特别是在欺诈风险管理、交易安全保障等方面。
决策支持：支持金融机构的风险控制决策，帮助优化欺诈检测模型，降低欺诈损失。
教育和培训：作为机器学习、深度学习和金融风控课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索信用卡欺诈交易的特征和规律，帮助用户构建和优化欺诈检测模型，提高检测准确率，降低欺诈损失。
