Credit Card Fraud Detection信用卡欺诈数据集-数据集

IEEE-CIS-欺诈检测 该存储库包含有关IEEE-CIS欺诈检测数据集的深入探索探索性数据分析（EDA）。竞争是一个二进制分类问题-即我们的目标变量是一个二进制属性（用户是否使点击欺诈？），我们的目标是尽可能将用户分类为“欺诈”或“非欺诈”。 您可以阅读IEEE-CIS欺诈检测页面中的完整数据集概述和数据描述。 在此存储库中，您可以访问； EDA.ipynb：包含深入分析的Jupyter笔记本 util_data_cleaning.py：包含大量数据清除功能的Python文件。 util_reporting.py：包含大量可视化和报告功能的Python文件。 util_feature_engineering.py：包含大量数据准备和整理功能的Python文件。 您可以看一下我的Kaggle内核，以了解如何简化EDA流程：

IEEE-CIS Fraud Detection Dataset.The data comes from Vesta's real-world e-commerce transactions and contains a wide range of features from device type to product features. IEEE-CIS欺诈检测数据集，数据来自Vesta的现实世界电子商务交易，包含从设备类型到产品功能的多种功能。 sample_submission.csv test_identity.csv train_identity.csv test_transaction.csv train_transaction.csv

该存储库包含在《会计研究杂志》上发表的论文中使用的数据和代码。 如果您在研究中使用我们的数据和代码，请引用我们的论文，如下所示： 杨宝，柯斌，李斌，余嘉莉和张杰（2020）。 。 会计研究杂志，58（1）：199-235。 数据说明表 1.描述哪些作者处理了数据并进行了分析。 Yang Bao和Julia Julia处理了数据。 杨宝，宾科，李斌和余嘉莉共同进行了分析。 2.关于如何获取或生成原始数据的详细说明，包括数据源，下载或获取数据的特定日期以及用于生成数据的工具（例如，用于调查或实验）。 我们建议一位以上的作者能够为原始数据的所述来源提供担保。 本文使用档案数据。 数据主要来自可商购的来源。 详情如下所示。 AAER数据：我们最初的会计欺诈样本来自美国加州大学伯克利分校财务报告和管理中心（CFRM）编制的SEC的会计和审计执行公告（AAER）。 本文当前版本中使用的AA

欺诈识别 使用深度学习混合模型来检测欺诈信用卡。