基于金融历史的贷款电子签名完成情况预测数据集-yashpaloswal

基于金融历史的贷款电子签名完成情况预测数据集-yashpaloswal 数据来源：互联网公开数据 标签：电子签名,贷款,金融历史,预测模型,机器学习,深度学习,分类算法

数据概述： 本数据集包含愿意完成电子签名流程的用户详细信息。数据集中除“class”列外，还包括其他多个字段，用于描述用户的金融历史和其他相关信息。其中，“class”列用于标识用户是否完成了电子签名流程： - class 0：未完成电子签名流程 - class 1：完成电子签名流程

数据主要用于构建各种不同的算法模型，以预测申请者是否完成了电子签名流程。

数据用途概述： 该数据集适用于构建和评估用于预测电子签名完成情况的不同机器学习和深度学习算法。通过对数据进行分析和建模，可以为金融机构提供有效的预测工具，帮助识别哪些申请者更有可能完成电子签名流程。此数据集适用于研究、开发和评估电子签名流程的自动化和优化方法，同时也可用于教育和培训目的，帮助学习者理解分类算法在实际应用场景中的应用。