客户信用风险预测模型预测结果数据集CustomerCreditRiskPredictionModelPredictionResults-ystsutsui
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 机器学习, 预测结果, 模型评估, 金融风控, 数据分析, 客户行为, LightGBM
数据概述：
该数据集包含基于LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）模型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，通常用于模型评估或结果分析。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于一般客户信用风险预测场景。
数据维度：包括“customer_ID”（客户唯一标识符）和“prediction”（模型预测的信用风险概率，数值型，范围在0到1之间）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为test_lgbm_dart_baseline_10fold_seed82.csv，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据集来源于模型预测结果，模型基于公开数据训练，具体数据来源未明确。该数据集适合用于模型预测结果的分析和评估。
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：适用于信用风险评估、机器学习模型解释性研究、模型性能分析等。
行业应用：为金融机构、信贷公司提供数据支持，用于客户信用风险评估、风险管理和信贷决策。
决策支持：支持信用风险管理策略的制定，优化信贷审批流程，提升风险控制能力。
教育和培训：作为机器学习、金融风控等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解信用风险预测模型的应用。
此数据集特别适合用于评估信用风险预测模型的性能，分析客户信用风险分布，并为优化信贷决策提供数据支持。
