S4E1银行客户流失预测得分数据集

S4E1银行客户流失预测得分数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：二分类,银行客户流失,机器学习,模型评估,性能分析,基准测试,算法优化
数据概述：
本数据集记录了S4E1 Playground Series中关于“银行客户流失预测”任务的公共笔记本得分。数据集包含多个.csv文件，文件名格式为“089098.csv”，表示该模型在公共排行榜上获得的ROC-AUC得分为0.89098。当前数据集的得分范围为0.88999至0.89656，并将持续更新。
数据用途概述：
该数据集适用于以下场景：
1. 模型性能分析：研究不同算法在银行客户流失预测任务中的表现差异。
2. 基准测试：为新开发的模型提供性能参考标准。
3. 策略优化：帮助优化模型参数，提升预测准确率。
4. 算法比较：对比不同机器学习算法在特定任务中的效果。
该数据集为研究人员、数据科学家及从业者提供了评估模型性能的标准化参考，助力提升模型在实际业务中的应用价值。