信贷风险预测特征重要性数据集CreditRiskPredictionFeatureImportance-panup98
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 机器学习, 特征工程, 模型评估, 客户信用, 数据分析, 风险管理, 特征重要性
数据概述：
该数据集包含用于信贷风险预测的特征重要性数据，记录了在信贷风险预测模型中，不同特征对模型预测结果的影响程度。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为模型评估的静态结果。
地理范围：数据未限定地理范围，推测为通用信贷场景。
数据维度：数据集包括多个特征，例如“CREDIT_TO_ANNUITY_RATIO”（信贷额度与年金比率）、“EXT_SOURCE_2”（外部数据源2）、“DAYS_BIRTH”（客户出生天数）等，以及对应的特征重要性数值。
数据格式：CSV格式，包含test_feature_imp.csv和train_feature_imp.csv两个文件，分别代表测试集和训练集的特征重要性数据，便于模型评估和特征分析。
来源信息：数据来源于信贷风险预测模型的特征重要性评估结果，经过了特征工程处理。
该数据集适合用于研究和分析信贷风险预测模型中不同特征的重要性，以及评估特征对模型性能的影响。
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：适用于信贷风险预测、模型可解释性、特征选择等领域的学术研究，例如研究不同特征对信用评分的影响，以及分析特征间交互作用。
行业应用：为金融机构和信贷行业提供数据支持，尤其适用于风险管理、信用评估、客户细分等应用，帮助优化信贷决策流程。
决策支持：支持信贷风险管理部门进行模型优化、风险评估和策略调整，提升预测准确性和决策效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和风险管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解信贷风险建模和特征重要性分析。
此数据集特别适合用于探索不同特征在信贷风险预测中的作用，以及帮助用户评估和优化信贷风险预测模型，从而提升风险管理水平。
