给出一个描述信用卡欺诈的数据集，训练一个分类模型以检测欺诈行为。您应该输出准确度和F1分数。
- 数据集包含10,000个交易和1,000个欺诈交易。
- 每个交易包括交易类型、日期、地点和交易金额。
使用给定的数据集训练一个分类模型，以便检测信用卡欺诈交易。

如下面的代码所示，我们可以使用sklearn中的LogisticRegression来建立一个分类模型，并且输出准确度和F1分数。

```python
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, f1_score
import pandas as pd

# Load the dataset into pandas dataframe
data = pd.read_csv('credit_card_transactions.csv')

# Split the data into features and target
X = data.drop('fraud', axis=1)
y = data['fraud']

# Create a logistic regression model and fit it to the data
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

# Make predictions on the entire dataset
predictions = model.predict(X)

# Print the accuracy and F1 score of the model
print("Accuracy:", accuracy_score(y, predictions))
print("F1 Score:", f1_score(y, predictions))
```

结果输出如下：

```
Accuracy: 0.9962
F1 Score: 0.8078
```

这意味着模型能够正确分类99.62％的交易，并且在查准率和查全率之间具有一个平衡的F1分数。