客户信用违约预测模型预测结果数据集CustomerCreditDefaultPredictionModelPredictionResults-mipypf
数据来源：互联网公开数据
标签：信用违约, 机器学习, 预测模型, 客户行为, 数据预测, 模型评估, 风险管理, 金融风控
数据概述：
该数据集包含由客户信用违约预测模型生成的预测结果，用于评估模型性能和进行风险分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但通常与模型的训练和测试时间相关。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但通常与模型训练所使用的客户数据集的地理范围一致。
数据维度：数据集包含客户ID（customer_ID）和预测值（prediction）两个主要字段。部分文件包含目标变量（target），用于模型评估。
数据格式：CSV格式，包含四个文件：exp017a_seed52_sub.csv、exp017b_seed62_sub.csv、oof_lgbm_baseline_5fold_seed52.csv和oof_lgbm_baseline_5fold_seed62.csv。
来源信息：数据来源于对客户信用违约数据集的预测结果，具体模型和数据来源信息需参考原始数据集。已进行预测结果的输出和整理。
该数据集适合用于模型评估、预测结果分析以及风险管理等领域。
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、模型性能比较、客户行为分析等方面的研究。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在信用评分、风险定价、客户细分等领域。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷策略，提高盈利能力。
教育和培训：作为机器学习和金融风控课程的案例数据，帮助学生和研究人员理解预测模型的应用。
此数据集特别适合用于分析预测模型的输出结果，评估模型性能，以及探索客户信用风险的潜在规律。
