信贷风险预测特征工程数据集CreditRiskPredictionFeatureEngineeringDataset-raphaelpguimaraes
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 信用评分, 机器学习, 特征工程, 风险评估, 贷款违约, 客户画像, 数据建模
数据概述：
该数据集包含从信贷申请人数据中提取的特征，以及对应的信贷风险标签，用于构建信贷风险预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但特征内容涵盖了信贷相关的常见指标，具有一定的通用性。
数据维度：数据集包含两部分关键数据：
features_43.csv：包含多个数值型特征，如收入、信用额度、年金、商品价格、人口统计信息、工作时长等，以及经过特征工程处理后的衍生特征，如信用收入比、年金收入比、多项式特征等。
labels_train.csv：包含目标变量“TARGET”，表示信贷风险，通常0代表未违约，1代表违约。
数据格式：数据以CSV格式存储，方便数据分析和模型训练。此外，还包含使用pickle格式存储的训练好的模型和特征工程相关文件。
来源信息：数据来源于信贷风险预测相关项目，已进行特征提取和初步处理。
该数据集适合用于信贷风险预测模型的构建、特征重要性分析以及模型优化。
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：适用于信贷风险评估、违约预测等领域的学术研究，如特征选择方法对比、模型评估指标分析等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，可应用于信贷审批、风险管理、客户细分等业务场景。
决策支持：支持信贷决策的制定和风险控制策略的优化。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生理解信贷风险预测流程和技术。
此数据集特别适合用于探索不同特征对信贷风险的影响，并构建预测模型，以提高信贷决策的准确性和效率。
