机器学习预测银行客户违约数据集_Machine_Learning_Bank_Customer_Default_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：银行风控, 信用风险, 机器学习, 二元分类, 模型预测, 违约预测, 金融数据, 风险评估
数据概述：
该数据集包含用于预测银行客户违约风险的数据，主要用于构建和评估信用风险模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为用于静态模型训练和测试的数据集。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但根据数据集用途推测为银行客户相关数据。
数据维度：数据集包括客户的ID（id）、二元分类目标变量（target_bin，0代表未违约，1代表违约）和预测的违约概率（target_prob）三个字段。
数据格式：提供两种数据格式，CSV和Parquet，其中submission.csv和sample_submission.csv为CSV格式，test_sber.parquet和train_ai_comp_final_dp.parquet为Parquet格式，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的机器学习竞赛或项目，用于银行客户违约风险预测。
该数据集适合用于信用风险建模、二元分类任务以及机器学习算法的实践和评估。
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：适用于银行风控、信用风险评估、机器学习算法研究等领域的学术研究，例如对比不同模型的预测效果。
行业应用：为金融行业提供数据支持，尤其适用于银行、信贷机构等进行客户信用评估和风险管理。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，例如优化信贷审批流程、制定风险定价策略。
教育和培训：作为机器学习和数据科学课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解信用风险建模。
此数据集特别适合用于探索预测客户违约风险的有效方法，帮助用户构建和优化信用风险模型，提升风险管理的准确性和效率。
