Credit Card Fraud Detection（信用卡欺诈检测相关数据集）

原文：

Credit Card Fraud Detection

Anonymized credit card transactions labeled as fraudulent or genuine.

It is important that credit card companies are able to recognize fraudulent credit card transactions so that customers are not charged for items that they did not purchase.

The datasets contains transactions made by credit cards in September 2013 by european cardholders.

This dataset presents transactions that occurred in two days, where we have 492 frauds out of 284,807 transactions. The dataset is highly unbalanced, the positive class (frauds) account for 0.172% of all transactions.

It contains only numerical input variables which are the result of a PCA transformation. Unfortunately, due to confidentiality issues, we cannot provide the original features and more background information about the data. Features V1, V2, … V28 are the principal components obtained with PCA, the only features which have not been transformed with PCA are 'Time' and 'Amount'. Feature 'Time' contains the seconds elapsed between each transaction and the first transaction in the dataset. The feature 'Amount' is the transaction Amount, this feature can be used for example-dependant cost-senstive learning. Feature 'Class' is the response variable and it takes value 1 in case of fraud and 0 otherwise.

译：

信用卡欺诈检测

匿名信用卡交易标记为欺诈或真实。

重要的是，信用卡公司能够识别欺诈性的信用卡交易，这样客户就不会因为他们没有购买的物品而被收费。

数据集包含2013年9月欧洲持卡人通过信用卡进行的交易。

此数据集显示两天内发生的交易，其中284807笔交易中有492宗欺诈。数据集高度不平衡，正类（欺诈）占所有交易的0.172%。

它只包含数值输入变量，这些变量是PCA变换的结果。不幸的是，由于机密性问题，我们无法提供原始特性和更多有关数据的背景信息。特征V1，V2，…V28是PCA得到的主成分，唯一没有被PCA变换的特征是“时间”和“量”。特性“Time”包含每个事务与数据集中第一个事务之间经过的秒数。特征‘金额’是交易金额，该特征可用于例如依赖性成本敏感学习。特征'Class'是响应变量，在欺诈的情况下取1，否则取0。

大家可以到官网地址下载数据集，我自己也在百度网盘分享了一份。可关注本人公众号，回复“2020101401”获取下载链接。

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