信贷违约概率预测测试结果数据集CreditDefaultProbabilityPredictionTestResult-hkxlxy
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷违约, 风险评估, 预测模型, 机器学习, 金融风控, 客户信用, 数据分析, 概率预测
数据概述：
该数据集包含客户的SK_ID_CURR（客户贷款申请的唯一标识符）及其对应的TARGET值，记录了信贷违约概率预测的测试结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作特定时间点（如模型训练完成时）的预测结果。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但通常与信贷业务相关的国家或地区有关。
数据维度：数据集包含两个主要字段：SK_ID_CURR（客户贷款申请的唯一标识符）和TARGET（预测的客户违约概率）。
数据格式：CSV格式，文件名为final_probability_test_result.csv，便于数据读取和分析。
来源信息：数据来源未明确，但推测为信贷风险评估模型生成的测试结果。
该数据集适合用于评估信贷风险预测模型的性能，并进行相关的风险分析。
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：适用于金融风控、信用风险管理等领域的学术研究，例如，评估不同模型的预测效果，分析影响信贷违约的关键因素。
行业应用：为金融机构提供数据支持，用于评估客户信用风险，优化信贷决策流程，例如，改进风险评分模型。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，例如，调整信贷政策，优化贷款审批流程，提高风险控制能力。
教育和培训：作为金融风控、信用风险管理等课程的案例分析材料，帮助学生和研究人员理解信贷风险评估和预测。
此数据集特别适合用于评估信贷违约概率预测模型的准确性，并深入分析客户的信用风险特征，从而优化信贷决策。
