客户信用风险预测模型预测结果数据集CustomerCreditRiskPredictionResults-pham0030
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 客户违约, 预测模型, 集成学习, 机器学习, 模型融合, 数据分析, 风险评估
数据概述：
该数据集包含了多个基于客户信息的信用风险预测模型生成的预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据生成时间主要集中在2022年6月。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据客户ID推测为全球范围内。
数据维度：数据集包含“customer_ID”（客户唯一标识符）和“prediction”（模型预测的信用风险概率，数值范围为0到1之间）两个字段，其中prediction值越高，代表客户违约的可能性越高。
数据格式：CSV格式，包含多个以模型名称或训练方式命名的文件，如DeepCTR_xDeepFM.csv、catboost1657177578_val_0.7907654651669281.csv等，便于进行模型结果的对比分析和集成。
来源信息：数据来源于多个机器学习模型的预测结果，这些模型可能采用了不同的算法和训练策略。
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：适用于信用风险管理、模型评估与优化、以及集成学习方法研究，例如比较不同模型在预测客户违约方面的表现。
行业应用：为金融机构、贷款平台等提供数据支持，用于信用风险评估、客户信用评分、以及风险控制策略制定。
决策支持：支持风险管理部门进行风险预警、客户分层、以及信贷决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、风险管理等课程的实训材料，帮助学生理解模型预测结果的解读和应用。
此数据集特别适合用于探索不同模型预测结果的差异，以及通过模型融合提升预测精度，从而实现更精准的信用风险评估。
