承包商违约预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：违约预测, 承包商, 合同分析, 图关系, 机器学习, 预测模型
数据概述：
本数据集用于预测承包商在6个月合同周期内的违约风险。数据集包含多个文件，旨在支持违约预测任务。具体内容如下：
- train_X.csv：训练集特征数据，包含承包商的相关信息，如合同细节、财务状况、历史履约记录等。
- train_y.csv：训练集的目标标签，表示承包商是否在6个月内违约（二分类标签，如违约=1，未违约=0）。
- test2_X.csv：测试集特征数据，格式与训练集一致，用于模型预测。
- graph.csv：承包商之间的关系图数据，描述承包商之间的关联性（如合作关系、竞争关系等），可用于分析违约的外部影响因素。
- description.xlsx：数据集字段描述文件，详细说明了各CSV文件中的字段含义及其数据类型。
- submission.csv：预测提交样例文件，展示预测结果的格式要求，便于用户提交预测结果。
数据集中的字段涵盖了承包商的基本信息、合同条款、财务数据、历史履约表现以及承包商之间的关系网络，为违约预测提供了全面的数据支持。
数据用途概述：
该数据集适用于以下场景：
- 违约风险预测：通过分析承包商的历史数据和当前状态，预测其在6个月内发生违约的可能性，帮助合同方提前识别高风险承包商。
- 合同管理与风险控制：支持企业在签订合同时，对承包商进行全面评估，降低合同违约带来的经济损失。
- 承包商关系网络分析：利用关系图数据，研究承包商之间的关联性，分析违约的潜在传播效应或外部影响因素。
- 机器学习与数据科学研究：为研究人员提供一个完整的违约预测任务数据集，支持模型开发和算法优化。
- 商业决策支持：为金融机构、合同管理机构或采购部门提供数据支持，优化资源分配和风险管理策略。
研究人员、企业决策者和数据科学家均可利用此数据集，结合机器学习算法（如逻辑回归、随机森林、神经网络等）进行违约预测建模，从而提高合同管理的科学性和准确性。
示例字段说明（参考description.xlsx）：
- Contractor_ID：承包商唯一标识符。
- Contract_Amount：合同金额（单位：货币）。
- Late_Payments：历史逾期支付次数。
- Relationship_Score：承包商之间的关系评分，反映合作关系的紧密程度。
- Credit_Score：承包商的信用评分，评估其还款能力。
通过这些字段，可以构建一个综合的违约预测模型，同时结合关系图数据，进一步提升预测的准确性。
