客户信用风险预测数据集CustomerCreditRiskPrediction-ystsutsui
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, 客户行为, 风险评估, LightGBM, 数据分析, 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，记录了客户ID及其对应的信用风险预测概率。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为模型预测的静态结果。
地理范围：数据未明确标注地理范围，通常适用于具有类似信用体系的金融市场。
数据维度：包括“customer_ID”（客户唯一标识）和“prediction”（预测的信用风险概率，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_seed22.csv，便于数据分析和模型评估。
来源信息：该数据集来自Kaggle竞赛，由LightGBM模型生成，并经过10折交叉验证。
该数据集适合用于风险预测模型的评估、客户信用风险分析以及金融风控领域的应用。
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、客户细分、以及机器学习模型在金融领域的应用研究。
行业应用：为金融机构提供数据支持，尤其适用于信用评分、贷款审批、以及风险管理等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助优化信贷策略，降低坏账率。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、以及金融风控课程的实训数据，帮助学生和从业者理解信用风险预测模型。
此数据集特别适合用于评估LightGBM模型在信用风险预测方面的性能，并可以用于探索客户信用风险与预测概率之间的关系，从而提升风险管理水平。
