用于欺诈检测的匿名信用卡交易机器学习模型数据集

用于欺诈检测的匿名信用卡交易机器学习模型数据集

数据说明：

数据集包含欧洲持卡人在2013年9月通过信用卡进行的交易。该数据集显示了两天内发生的交易，其中284.807笔交易中有492笔欺诈。数据集是高度不平衡的，正类(欺) 占所有交易的0.172%。它只包含数值输入变量，这是PCA变换的结果。遗憾的是，由于保密问题，我们无法提供数据的原始特征和更多的背景信息。功能的V1，V2，…v28是主成分得到的PCA，没有被变换与PCA的唯一功能是“时间”和“金额”。特征“时间包含数据集中每个事务与第一个事务之间经过的秒数。特征“金额”是交易金额，该特征可用于依赖于实例的成本感知学习。特征“类”是响应变量，它的值在欺诈的情况下为1，在其他情况下为0。