客户违约预测模型预测结果数据集CustomerDefaultPredictionModelPredictionResults-mipypf

数据来源：互联网公开数据

标签：客户违约, 信用风险, 机器学习, TabNet模型, 预测结果, 客户行为, 风险评估, 数据建模

数据概述：该数据集包含基于客户历史数据和行为特征构建的客户违约预测模型（TabNet模型）的预测结果，用于评估客户未来违约的可能性。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，可以推断为模型对特定时间点客户状态的预测结果。地理范围：数据未标注具体地理范围，但考虑到客户数据的普遍性，可以认为数据来源于广泛的客户群体。数据维度：包括“customer_ID”（客户唯一标识符）、“target”（实际违约情况，0表示未违约，1表示违约）和“prediction”（模型预测的违约概率）三个核心字段。数据格式：CSV格式，包含两个文件：oof_tabnet_baseline_5fold_seed42.csv（包含客户ID、实际违约情况和预测概率）以及submission_exp012.csv（包含客户ID和预测概率），便于模型评估和结果提交。来源信息：数据来源于客户违约预测相关的机器学习竞赛或项目，通过TabNet模型生成预测结果。该数据集已进行结构化处理，方便后续分析和应用。该数据集适合用于信用风险评估、客户细分和模型性能分析，以及相关的机器学习研究。

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：适用于信用风险建模、机器学习模型评估和客户行为分析相关的学术研究，如模型预测准确性分析、特征重要性分析等。行业应用：为金融机构、信贷机构等提供数据支持，用于风险评估、客户信用评分、违约预警等。决策支持：支持信贷决策、风险管理策略制定和客户关系管理优化。教育和培训：作为机器学习、数据分析和信用风险管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解模型预测结果的应用。此数据集特别适合用于评估客户违约风险，优化风险管理策略，提升预测模型的准确性。