客户信用风险预测模型测试集预测结果数据集_Customer_Credit_Risk_Prediction_Test_Set_Predictions
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险评估, 机器学习, 预测模型, CatBoost, LightGBM, 集成学习, 测试集, 客户数据
数据概述：
该数据集包含多个基于客户数据的信用风险预测模型的测试集预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间属性，可视为对特定时间点客户信用状态的预测。
地理范围：数据未明确地域信息，推测为全球范围内的客户数据。
数据维度：数据集由多个CSV文件组成，每个文件都包含“customer_ID”（客户唯一标识）和“prediction”（模型预测的信用风险得分）两个字段。每个文件代表一个特定模型（CatBoost 或 LightGBM）在不同随机种子下的预测结果。
数据格式：CSV格式，每个文件都包含客户ID和相应的预测值。数据集包含多个CSV文件，文件名中包含模型类型（如catboost, lgbm），以及随机种子信息（如seed80）。
来源信息：数据来源于机器学习竞赛或公开数据集，具体来源未明确，但数据经过了模型预测处理。
该数据集适合用于模型评估、比较不同模型性能和进行集成学习研究。
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、集成学习方法研究等方向的学术研究。
行业应用：可为金融行业提供数据支持，用于信用风险评估模型的开发、优化和验证，如信贷审批、风险管理等。
决策支持：支持金融机构在信用风险管理方面的决策制定，例如调整信用额度、优化贷款策略等。
教育和培训：作为机器学习和信用风险建模课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解模型预测结果，进行模型比较和分析。
此数据集特别适合用于比较不同机器学习模型在信用风险预测任务中的表现，以及探索模型融合和集成学习的策略，帮助用户优化信用风险评估模型，提升预测精度。
