客户信用风险预测结果数据集CustomerCreditRiskPredictionResults-mipypf
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 客户行为, 预测模型, TabNet, 模型评估, 机器学习, 风险管理, 金融风控
数据概述：
该数据集包含客户信用风险预测的结果，由TabNet模型生成。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为模型预测的快照结果。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来自于任何国家的客户。
数据维度：
oof_tabnet_baseline_5fold_seed52.csv：包含客户ID（customer_ID），目标变量（target，表示真实的信用风险情况），以及模型的预测值（prediction）。
submission_tabnet.csv：包含客户ID（customer_ID）和模型预测的信用风险概率（prediction），用于提交预测结果。
数据格式：CSV格式，方便数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于公开的机器学习竞赛，已由TabNet模型生成预测结果。
该数据集适合用于信用风险预测模型的评估、分析以及结果展示。
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、信用评分模型研究，以及机器学习模型效果分析等学术研究。
行业应用：为金融机构提供数据支持，用于客户信用风险评估、贷款审批、风险定价等。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信用策略，提升风险控制能力。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和金融风险管理课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解模型预测结果。
此数据集特别适合用于评估TabNet模型在信用风险预测中的表现，以及探索客户信用风险的潜在规律，帮助用户优化风控策略，提升预测准确性。
