客户信用违约预测结果数据集CustomerCreditDefaultPredictionResults-lihuajing

数据来源：互联网公开数据

标签：信用风险, 违约预测, 机器学习, 客户行为, 数据预测, 模型集成, 风险评估, 预测结果

数据概述：该数据集包含客户信用违约预测结果，记录了客户ID及其对应的违约概率预测值。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，可视为特定时间点上的预测结果。地理范围：数据未明确标明地理范围，但通常此类数据集应用于金融领域，可能涵盖全球范围内的客户。数据维度：包括“customer_ID”（客户唯一标识符）和“prediction”（模型预测的客户违约概率）两个字段。数据格式：CSV格式，文件名为test_lgbm_baseline_5fold_seed_blend.csv，便于数据分析和模型评估。来源信息：数据来源于公开的机器学习竞赛或项目，用于测试或评估信用违约预测模型。该数据集适合用于评估不同预测模型的性能，以及进行客户信用风险分析。

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、机器学习模型评估等研究，如对比不同预测模型的性能差异、分析预测概率与实际违约情况的关系等。行业应用：为金融机构提供数据支持，用于信用评分、风险管理、贷款审批等业务。决策支持：支持金融机构的风险控制策略制定和客户管理决策。教育和培训：作为机器学习和金融风险管理课程的案例分析数据，帮助学生理解信用风险预测的流程和方法。此数据集特别适合用于评估预测模型的准确性和可靠性，并探索提高预测性能的方法，从而帮助金融机构优化风险管理策略，提升业务决策水平。