クレジットカード会社が不正なクレジットカード取引を認識できることは重要です。そうすることで、顧客が購入していない商品の料金を請求されることがなくなります。

内容

このデータセットには、2013年9月にヨーロッパのカード保有者によるクレジットカード取引が含まれています。
このデータセットは、2日間に発生した取引を示しており、284,807件の取引のうち492件が不正取引です。データセットは非常に不均衡で、陽性クラス（不正取引）はすべての取引の0.172%を占めています。

このデータセットには、PCA変換の結果である数値入力変数のみが含まれています。残念ながら、機密性の問題から、元の特徴量やデータに関する詳細な背景情報を提供することはできません。特徴量V1、V2、…、V28はPCAで得られた主成分で、PCAで変換されていない唯一の特徴量は「Time」と「Amount」です。特徴量「Time」には、各取引とデータセット内の最初の取引との間に経過した秒数が含まれています。特徴量「Amount」は取引金額で、この特徴量は例に依存するコスト感受性学習に使用できます。特徴量「Class」は応答変数で、不正取引の場合は1、それ以外の場合は0を取ります。

クラス不均衡の比率を考慮すると、適合率 - 再現率曲線の下の面積（AUPRC）を使用して精度を測定することをおすすめします。混合行列の精度は、不均衡な分類には意味がありません。

更新 (2021年3月5日)

取引データのシミュレータが、クレジットカード不正検出のための機械学習実践ハンドブックの一部として公開されました - https://fraud-detection-handbook.github.io/fraud-detection-handbook/Chapter_3_GettingStarted/SimulatedDataset.html。 不正検出データセットに興味のあるすべての実務者に、このデータシミュレータと、書籍に掲載されているクレジットカード不正検出の方法論もご確認いただきたいと思います。

謝辞

このデータセットは、WorldlineとULB（ブリュッセル自由大学）の機械学習グループ（http://mlg.ulb.ac.be）が共同で行った、ビッグデータマイニングと不正検出に関する研究の際に収集・分析されました。
関連トピックに関する現在および過去のプロジェクトの詳細は、https://www.researchgate.net/project/Fraud-detection-5 および DefeatFraud プロジェクトのページで確認できます。

以下の論文を引用してください。

Andrea Dal Pozzolo、Olivier Caelen、Reid A. Johnson、Gianluca Bontempi。アンダーサンプリングを用いた不均衡分類の確率較正。コンピューテーショナルインテリジェンスとデータマイニングシンポジウム（CIDM）、IEEE、2015年

Dal Pozzolo、Andrea；Caelen、Olivier；Le Borgne、Yann - Ael；Waterschoot、Serge；Bontempi、Gianluca。実務者の視点からのクレジットカード不正検出の教訓、エキスパートシステムとその応用、41、10、4915 - 4928、2014年、パーガモン

Dal Pozzolo、Andrea；Boracchi、Giacomo；Caelen、Olivier；Alippi、Cesare；Bontempi、Gianluca。クレジットカード不正検出：現実的なモデリングと新しい学習戦略、IEEEニューラルネットワークと学習システムトランザクション、29、8、3784 - 3797、2018年、IEEE

Dal Pozzolo、Andrea クレジットカード不正検出のための適応的機械学習 ULB MLG博士論文（G. Bontempiによる指導）

Carcillo、Fabrizio；Dal Pozzolo、Andrea；Le Borgne、Yann - Aël；Caelen、Olivier；Mazzer、Yannis；Bontempi、Gianluca。Scarff：Sparkを用いたストリーミングクレジットカード不正検出のためのスケーラブルなフレームワーク、情報融合、41、182 - 194、2018年、エルゼビア

Carcillo、Fabrizio；Le Borgne、Yann - Aël；Caelen、Olivier；Bontempi、Gianluca。実生活のクレジットカード不正検出のためのストリーミング能動学習戦略：評価と可視化、国際データサイエンスと分析ジャーナル、5、4、285 - 300、2018年、スプリンガー国際出版

Bertrand Lebichot、Yann - Aël Le Borgne、Liyun He、Frederic Oblé、Gianluca Bontempi クレジットカード不正検出のための深層学習ドメイン適応技術、INNSBDDL 2019：ビッグデータと深層学習の最新進展、pp 78 - 88、2019年

Fabrizio Carcillo、Yann - Aël Le Borgne、Olivier Caelen、Frederic Oblé、Gianluca Bontempi クレジットカード不正検出における教師なし学習と教師あり学習の組み合わせ 情報科学、2019年

Yann - Aël Le Borgne、Gianluca Bontempi クレジットカード不正検出のための機械学習 - 実践ハンドブック