客户信用风险预测模型预测结果数据集CustomerCreditRiskPredictionModelPredictionResults-mipypf
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 预测模型, 机器学习, TabNet, 客户行为, 预测结果, 金融风控, 数据分析
数据概述：
该数据集包含由TabNet模型生成的客户信用风险预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为模型的一次预测结果快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来源于全球范围内的客户数据。
数据维度：包括客户唯一标识符（customer_ID）以及对应的预测值（prediction）。此外，部分数据集中还包含真实的信用风险标签（target）。
数据格式：CSV格式，文件包括submission_tabnet.csv和oof_tabnet_baseline_5fold_seed52.csv，便于结果分析与提交。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，由参与者基于TabNet模型生成。
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：适用于信用风险预测模型评估、模型融合、特征重要性分析等研究。
行业应用：可以为金融风控行业提供数据支持，用于评估信用评分模型的性能、优化风险管理策略等。
决策支持：支持金融机构的信贷决策、风险控制和客户管理，提高决策效率和准确性。
教育和培训：作为机器学习、金融风控等课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解模型预测结果的分析方法。
此数据集特别适合用于分析TabNet模型在信用风险预测任务中的表现，并探索模型预测结果的应用价值，例如提升风控策略、优化信贷审批流程等。
