信贷违约预测模型提交结果数据集CreditDefaultPredictionModelSubmissionResults-kawamin
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷违约, 预测模型, 机器学习, 风险评估, 客户信用, 风险管理, 银行, 数据分析
数据概述：
该数据集包含由信贷违约预测模型生成的提交结果，记录了针对特定客户的违约预测概率。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为模型在特定时间点对客户信用状态的评估结果。
地理范围：数据未明确标明地域范围，但通常此类数据来源于银行、信贷机构等金融机构，覆盖客户群体。
数据维度：数据集包含两个主要字段：SK_ID_CURR（客户的唯一标识符）和TARGET（模型预测的违约概率，数值范围为0到1之间）。
数据格式：CSV格式，文件名可能为log_reg_baseline.csv，便于数据处理和模型评估。
来源信息：数据来源于模型预测结果，反映了模型对客户信用风险的评估。
该数据集适合用于评估模型的预测性能、分析客户的信用风险。
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：适用于信贷风险管理、机器学习模型评估等领域的学术研究，如模型优化、特征重要性分析等。
行业应用：为银行、信贷机构等金融机构提供数据支持，用于客户信用风险评估、贷款审批决策等。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷策略，降低违约风险。
教育和培训：作为信用风险管理、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解模型预测结果的含义和应用。
此数据集特别适合用于评估模型的预测准确性，以及分析不同客户群体的信用风险，帮助用户优化风险管理策略。
