信贷违约预测模型预测结果数据集CreditDefaultPredictionModelPredictionResults-arunklenin
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 违约预测, 机器学习, 模型评估, 预测结果, 金融风控, 数据分析, 贷款
数据概述：
该数据集包含多个信贷违约预测模型的预测结果，用于评估模型性能和进行风险分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可被视为模型预测的静态结果。
地理范围：数据未限定地理范围，可能反映了不同贷款申请人的信用状况。
数据维度：数据集包含模型的预测结果，涉及贷款ID和贷款状态或预测的违约概率。具体字段包括贷款ID（id）和贷款状态（loan_status），以及模型预测的违约概率（0）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含多个文件，如test_predss_v14.csv和oof_predss_v9.csv等，方便数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于信贷风险预测相关项目，可能用于模型训练、测试和评估。
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：适用于金融风险管理、机器学习模型评估等领域的研究，如比较不同模型的预测性能、分析影响违约的关键因素等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，特别是在信贷风险评估、贷款审批流程优化、风险定价等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信用评分模型，提高贷款组合的质量。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习课程的案例，帮助学生和研究人员理解信贷风险预测的流程和方法。
此数据集特别适合用于模型性能的比较与分析，以及探索不同模型在信贷风险评估中的应用价值，从而帮助用户优化风险管理策略。
