客户信用风险预测测试数据集CustomerCreditRiskPredictionTestData-hideyukizushi
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 机器学习, 预测模型, 用户行为, 金融风控, 客户分析, LightGBM, 数据测试
数据概述：
该数据集包含客户信用风险预测模型的测试结果，记录了客户ID及其对应的预测风险概率。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作模型测试结果的快照。
地理范围：数据未限定地理范围，通常适用于进行模型性能评估。
数据维度：数据集包含两个字段：“customer_ID”（客户唯一标识符）和“prediction”（模型预测的信用风险概率，数值在0到1之间）。
数据格式：CSV格式，文件名为test_lgbm_dart_baseline_15fold_seed72.csv，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于对客户信用风险进行预测的机器学习模型，该模型基于LightGBM算法，并采用了15折交叉验证。
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：适用于金融风控、信用评分模型评估与优化等研究，以及机器学习模型性能分析。
行业应用：为金融机构提供数据支持，用于评估信用风险预测模型的准确性、稳定性和泛化能力。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助优化信用审批流程，降低信贷违约风险。
教育和培训：作为信用风险评估、机器学习模型构建等课程的实训数据，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信用风险预测模型的性能，并探索不同模型在预测准确性、稳定性等方面的差异，从而帮助用户优化模型、提升风险管理水平。
