保险客户风险预测提交数据集_Insurance_Customer_Risk_Prediction_Submission_Data
数据来源：互联网公开数据
标签：保险, 风险评估, 客户行为, 预测模型, 机器学习, 梯度提升机, 数据分析, 客户画像
数据概述：
该数据集包含用于保险客户风险预测的提交结果数据，主要用于评估不同预测模型在特定客户属性上的表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为模型预测的静态结果。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但考虑到数据来源，可能与特定保险公司的客户群体有关。
数据维度：数据集包括客户ID（id）和预测的风险响应值（Response），部分文件还包含二元化的响应值（Response_bin）。数据按照不同的客户属性（如年龄、驾照、性别、地区编码等）进行划分，并提供了对应的OOF（Out-of-Fold，袋外预测）和提交（submission）结果。
数据格式：CSV格式，文件命名清晰，例如“submission_lgb_clean_reg_Age_88051_12525.csv”等，方便按属性和模型进行分析。
来源信息：数据来源于模型预测结果，具体模型细节未明确，但文件名中包含“lgb”（LightGBM，一种梯度提升机算法）提示使用了梯度提升机模型。数据经过清洗和整理。
该数据集适合用于模型评估、特征分析和风险预测的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于保险风险预测、客户行为分析、模型评估与对比等学术研究，例如不同客户属性对风险预测的影响分析。
行业应用：可为保险行业提供数据支持，特别是在客户风险评估、定价策略优化、个性化产品推荐等方面。
决策支持：支持保险公司在风险管理、客户管理和市场营销方面的决策制定，辅助优化业务策略。
教育和培训：作为机器学习、数据分析与风险管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解风险预测模型。
此数据集特别适合用于评估不同特征对风险预测的影响，以及不同模型的性能表现，帮助用户优化风险预测模型，提升预测精度和决策效率。
