怎么获取信用卡欺诈数据集

信用卡欺诈是近年来越来越突出的问题，数据集的获取是进行欺诈检测模型研究的重要一步。信用卡网小编来给大家介绍三种获取信用卡欺诈数据集的方法，包括公共数据集、合成数据集以及个人数据集，主要对广大研究者提供一些帮助。

一、公共数据集

1、UCI Machine Learning Repository：UCI的数据集一直是机器学习领域比较著名的一个公共数据集，其中包括了一些信用卡欺诈数据集，如经典的Credit Card Fraud Detection Data Set；这些数据集主要来源于银行、机构的实际交易数据，具备一定的真实性以及代表性，是开展欺诈检测研究的不二之选。UCI还提供了数据集的详细说明，方便研究者进行数据理解与处理。

2、Kaggle：Kaggle作为一个著名的数据科学竞赛平台，也提供了一部分数据集，包括一些信用卡欺诈数据集，如IEEE-CIS Fraud Detection，其包含了超过5万条交易数据，其中约3.5%为欺诈交易。与UCI相比，Kaggle的数据集更新速度更快，还提供了可视化工具，研究者可以通过这些工具更好地理解与分析数据。

3、GitHub：GitHub上有很多开源项目提供了信用卡欺诈数据集，如analogandy的Credit-Card-Fraud-Detection-Using-ML，提供了欧洲信用卡交易的数据集，其中包含了三天的交易数据、实时数据和模拟数据。像GitHub这样的开源项目，不仅可以提供大规模开源数据集，还可以提供一些有用的工具和代码库，帮助研究者更好地进行欺诈检测。

二、合成数据集

1、GAN生成的合成数据：生成式对抗网络(GAN)是近年来比较火的一种生成数据的方法，可以通过训练来生成与真实数据相似的合成数据，如C-CURE。C-CURE是一组由GAN构建的内容无关的训练和测试数据集，该数据集包含欧洲信用卡交易的合成数据，具有比UCI更大的度量，与真实数据相似。

2、SMOTE重采样：SMOTE是一种合成少数类数据的算法，可以用于解决数据不平衡问题。在欺诈检测的数据集中，欺诈数据的占比通常很低，采用SMOTE重采样可以通过对少数类数据进行“插值”而生成数据。虽然生成的数据并非真实的信用卡交易数据，可以在模型训练和调参过程中提供一定的参考价值。

3、拓展数据集：除了SMOTE算法，我们还可以通过其他一些方法来生成拓展数据集，如随机采样、集成学习等方法，以增加分类模型在欺诈检测数据集上的识别能力。

三、个人数据集

1、网络爬虫：网络爬虫可以通过访问银行实时提供的信用卡交易数据，获取大量数据并进行欺诈检测。与公共数据集和合成数据集相比，个人数据集针对性更强，更符合一些特定研究对象的需求。同时也存在着数据质量不高、数据量较小等缺点。

2、合作机构：研究者可以与一些银行、金融机构进行合作，获得访问他们的数据集并进行数据分析与建模。这种方式虽然难度较大，可以得到高质量真实数据集，更加方便与实际综合应用。

3、个人交易记录：在个人可获得授权的前提下，研究者可以使用自己的信用卡交易数据进行欺诈检测研究。虽然数据量相较于公共数据集和合成数据集会更小，相比之下该数据集则是最真实的。

信用卡欺诈数据集的获取是欺诈检测模型研究的重要一步。本文介绍了三种获取数据集的方法，包括公共数据集、合成数据集以及个人数据集。无论是对于初学者还是对于已熟悉该领域的研究者，都会有不同的收获。希望本文可以对相关研究产生一些帮助。