客户信用违约预测提交数据集CustomerCreditDefaultPredictionSubmissionDataset-mipypf
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, TabNet模型, 预测结果, 数据分析, 金融风控, 客户行为
数据概述：
该数据集包含基于客户历史行为的信用违约预测结果，用于评估客户的信用风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常用于模型评估和提交。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但通常与客户信用数据相关。
数据维度：包含“customer_ID”（客户唯一标识符）和“prediction”（模型预测的违约概率）两个关键字段，以及一个包含“target”（真实违约情况）的训练集预测结果文件。
数据格式：提供CSV格式文件，便于数据分析和模型评估。其中，submission_tabnet.csv文件包含预测结果，oof_tabnet_baseline_5fold_seed42.csv文件包含训练集预测结果和真实标签。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，用于信用风险预测任务。
数据用途概述：
该数据集具有重要的应用价值，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于信用风险评估、违约预测模型、以及相关机器学习算法的研究，如TabNet等模型的性能评估与比较。
行业应用：可为金融机构提供客户信用风险评估的参考，尤其是在贷款审批、风险控制等方面。
决策支持：支持金融机构制定更精准的风险管理策略，优化信用审批流程。
教育和培训：作为机器学习与金融风控课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解信用风险预测的流程与方法。
此数据集特别适合用于评估和比较不同预测模型的性能，以及探索客户信用风险的预测规律，帮助用户提升信用风险管理的效率与准确性。
