美国LendingClub贷款违约风险预测数据集-2007-2018-prashdash112

美国LendingClub贷款违约风险预测数据集-2007-2018-prashdash112 数据来源：互联网公开数据 标签：贷款,违约,风险,金融,信用评估,机器学习,预测模型,LendingClub,P2P,美国

数据概述： 本数据集包含了美国P2P借贷平台LendingClub自2007年至2018年间的贷款记录。数据涵盖了贷款申请人的基本信息、贷款金额、贷款期限、利率、信用评级等关键特征，以及贷款的最终状态，即是否违约（charge-off）。数据集旨在帮助构建预测模型，评估借款人未来偿还贷款的可能性，从而辅助平台进行风险管理和决策。

数据用途概述： 该数据集主要用于构建和评估贷款违约预测模型。通过对历史数据的分析，可以建立机器学习模型，预测新贷款申请人的违约风险。具体应用场景包括：风险评估模型构建、信贷政策优化、投资组合管理、以及金融风险管理研究等。此外，该数据集也适用于金融学、统计学等相关学科的教学和研究，帮助学生理解信用风险评估的流程和方法。