彼麦尔金融银行贷款违约预测数据集-2024年黑客松挑战
数据来源：互联网公开数据
标签：贷款违约,金融风控,机器学习,银行,风险评估,预测模型,黑客松,Piramal,信贷分析
数据概述：
本数据集旨在用于预测银行贷款是否会违约，是一个分类问题。数据集结合了彼麦尔金融公司（Piramal Finance）内部持有的贷款表现特征和来自信用机构的额外数据特征。
数据集主要由两部分组成：
- train1数据集：来自彼麦尔金融，包含核心贷款特征，如贷款金额、期限、利率等。
- 信用机构数据：提供关于贷款和借款人行为的附加信息，例如信用评分、历史还款记录等。
数据包含大量关于贷款的详细信息，旨在通过机器学习模型预测贷款违约的概率，其中违约状态以1或0表示。
数据用途概述：
该数据集适用于开发贷款违约预测模型，主要应用于金融风控、风险评估、信用评分等领域。研究人员和数据科学家可以利用此数据进行特征工程、模型训练和调优，以提高违约预测的准确性。具体应用场景包括：
- 信贷风险评估：评估贷款申请人的信用风险，辅助贷款决策。
- 风险管理：识别高风险贷款，采取相应的风险控制措施。
- 模型开发与验证：构建和验证贷款违约预测模型，提升模型的预测能力。
- 黑客松竞赛：参与者可以利用该数据集参加黑客松比赛，提升模型构建和数据分析能力。
