Documentation — Détection Fraude Sinistres Véhicule

Référence complète pour utiliser ce dataset

IARD Fraude

Sommaire

Description Variables Utilisation Citation & Licence

Description

15 000 déclarations de sinistres véhicule avec label de fraude. Variables : type de véhicule, ancienneté, type de sinistre, police et profil assuré. Benchmark de détection de fraude en assurance automobile.

Source

Kaggle

Lignes

15 000

Colonnes

33

Taille

—

Licence

cc-by

Variable cible

FraudFound_P

Date création

10/03/2026

Format

CSV

Domaines

IARD, Fraude

Dictionnaire des variables

Le dictionnaire des variables n'est pas encore renseigné pour ce dataset.

Les statistiques automatiques sont disponibles dans l'onglet Statistiques & Profil.

Comment utiliser ce dataset

import pandas as pd

# Charger le dataset
df = pd.read_csv("https://mjqtthaypifkdlaneymx.supabase.co/storage/v1/object/public/datasets-files/ae748b89-6aa6-44dd-a070-75853003c0a3/f2258ef0-02c0-4183-a6b9-bf2d105c09f0.csv")

# Aperçu rapide
print(df.shape)        # (15000, 33)
print(df.dtypes)
print(df.describe())
df.head(10)

# Variable cible
X = df.drop(columns=["FraudFound_P"])
y = df["FraudFound_P"]

# Charger le dataset
df <- read.csv("https://mjqtthaypifkdlaneymx.supabase.co/storage/v1/object/public/datasets-files/ae748b89-6aa6-44dd-a070-75853003c0a3/f2258ef0-02c0-4183-a6b9-bf2d105c09f0.csv", stringsAsFactors = FALSE)

# Aperçu rapide
dim(df)          # 15000 x 33
str(df)
summary(df)
head(df, 10)

# Variable cible
y <- df$FraudFound_P
X <- df[, !names(df) %in% c("FraudFound_P")]

# Télécharger le dataset
curl -L -o "détection_fraude_sinistres_véhicule.csv" \
  "https://mjqtthaypifkdlaneymx.supabase.co/storage/v1/object/public/datasets-files/ae748b89-6aa6-44dd-a070-75853003c0a3/f2258ef0-02c0-4183-a6b9-bf2d105c09f0.csv"

# Vérification (nombre de lignes)
wc -l "détection_fraude_sinistres_véhicule.csv"

Citation & Licence

Licence

cc-by

Format BibTeX

@dataset{d_tection_fraude_sinistres_v_hicule_2026,
  title  = {Détection Fraude Sinistres Véhicule},
  author = {StochastiQdata},
  year   = {2026},
  url    = {https://stochastiqdata.com/modeling/ae748b89-6aa6-44dd-a070-75853003c0a3},
  note   = {Dataset pour actuaires}
}

Format APA

StochastiQdata. (2026). Détection Fraude Sinistres Véhicule [Dataset].
  https://stochastiqdata.com/modeling/ae748b89-6aa6-44dd-a070-75853003c0a3