金融信用风险预测提交数据集FinancialCreditRiskPredictionSubmissionDataset-adaluodaa
数据来源:互联网公开数据
标签:信用风险, 金融, 预测, 机器学习, 数据建模, 风险评估, 二元分类, 预测结果
数据概述:
该数据集包含用于金融信用风险预测的预测结果数据,主要用于评估模型在预测信用风险方面的表现。主要特征如下:
时间跨度:数据未明确标注时间,可视为模型预测的静态结果。
地理范围:数据未明确标注地理范围,推测与金融信用风险预测相关,可能涵盖全球范围或特定国家/地区。
数据维度:数据集包含两个主要文件,分别包含“id”(客户唯一标识)、“Response”(预测的信用风险概率)以及“Response_bin”(二元分类的预测结果,0或1)。
数据格式:CSV格式,包含OOF_linear_l2_lgb_lgb_tuned_clean_reg_88255_12250.csv和submission_6f_linear_l2_lgb_lgb_tuned_clean_reg_88255_12250.csv两个文件,便于数据分析和模型评估。
来源信息:数据来源于模型预测结果,可能来自公开的金融风险预测竞赛或研究项目。
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:适用于金融风险管理、信用评分模型评估等领域的研究,用于分析不同模型的预测性能,并进行模型比较。
行业应用:为金融机构提供数据支持,用于评估信用风险,辅助信贷决策,优化风险管理策略。
决策支持:支持金融机构的风险控制和合规性管理,帮助其制定更精准的信贷政策。
教育和培训:作为金融风险管理、机器学习课程的辅助材料,帮助学生和研究人员理解信用风险预测模型。
此数据集特别适合用于评估模型在预测信用风险方面的准确性,并为金融机构提供数据驱动的决策支持,从而优化风险管理和信贷策略。