美国运通客户违约预测模型预测结果数据集_American_Express_Customer_Default_Prediction_Results
数据来源：互联网公开数据
标签：客户违约预测，机器学习，二分类，预测结果，模型集成，金融风控，信用风险，数据集
数据概述：
该数据集包含多个模型在美国运通（AMEX）客户违约预测竞赛中的预测结果，旨在评估不同机器学习模型在预测客户是否会违约方面的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但推测为竞赛期间生成的预测结果，可视为静态数据。
地理范围：数据针对美国运通客户，涵盖了不同地理区域的客户数据。
数据维度：数据集的核心维度包括“customer_ID”（客户唯一标识符）和“prediction”（模型预测的违约概率），用于评估模型的预测准确性。
数据格式：CSV格式，每个文件代表一个模型或模型组合的预测结果，方便进行数据分析和模型集成。
来源信息：数据来源于AMEX客户违约预测竞赛，由参赛者提交，代表了不同模型和方法的预测结果。已进行标准化处理，统一了数据格式，便于比较。
该数据集适合用于机器学习模型评估、模型融合、风险管理和信用评分等领域的研究。
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、金融风控领域的学术研究，如模型比较、集成学习、特征重要性分析等。
行业应用：为金融机构、信用评估公司提供数据支持，用于风险管理、信用评分模型优化和客户风险评估。
决策支持：支持金融机构在客户信用评估和风险控制方面的决策，帮助其优化风险管理策略。
教育和培训：作为机器学习、金融风控等课程的实训案例，帮助学生和研究人员深入理解模型评估和风险预测。
此数据集特别适合用于比较不同模型的预测性能，研究模型集成方法，以及探索影响客户违约的关键因素，进而提升风险预测的准确性和效率。
