不均衡风险评估数据集

不均衡风险评估数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：风险评估,不均衡数据,特征工程,机器学习,分类预测 数据概述： 本数据集包含用于确定风险目标（1=高风险, 0=低风险）的不均衡且未经清理的特征集。数据集共有34个特征、1个目标变量和1个标识符列。特征包括整数、浮点数和类别数据等多种类型，适用于风险预测和分类模型的训练。 数据用途概述： 该数据集适用于风险评估、分类预测模型的开发和验证。通过对不均衡数据的学习，研究人员可以提高模型对高风险样本的识别能力。数据集可用于金融风控、信用评分、欺诈检测等需要区分高风险和低风险场景的应用。此外，该数据集也适合用于机器学习和数据科学的教学和研究。