客户信用违约预测模型结果数据集_Customer_Credit_Default_Prediction_Model_Results
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 机器学习, 预测模型, 客户行为, 数据融合, 模型集成, 交叉验证, 算法评估
数据概述：
该数据集包含了多个机器学习模型在客户信用违约预测任务上的预测结果，主要用于模型性能评估和结果分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，推测为模型训练和预测的静态结果。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据文件名和字段信息，推测可能与客户信用数据相关。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件对应一个模型或模型组合的预测结果，主要字段包括"customer_ID"（客户唯一标识）、"target"（实际信用违约标签，部分文件包含）、"prediction"（模型预测的违约概率）。
数据格式：主要为CSV格式，便于数据分析和模型评估。数据来源于不同模型，如LightGBM、XGBoost、TabNet和多层感知器（MLP），并包含交叉验证结果和提交结果。
来源信息：数据来源于机器学习竞赛或相关研究，旨在通过不同模型和参数组合，预测客户是否会发生信用违约。
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：适用于机器学习、信用风险评估等领域的学术研究，例如模型融合方法、特征重要性分析、模型性能比较等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，用于评估和优化信用风险预测模型，改进风险管理策略，提升信贷决策的准确性。
决策支持：支持金融机构的风险管理部门进行模型选择、参数调优和策略制定，从而优化信用风险控制。
教育和培训：作为机器学习、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解模型构建、评估和优化流程。
此数据集特别适合用于探索不同机器学习模型在信用违约预测任务中的表现差异，以及通过模型融合提升预测精度的方法，从而帮助用户优化信用风险评估模型，提升风险管理能力。
