信贷违约预测提交结果数据集CreditDefaultPredictionSubmissionResults-andernoja
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, 客户信用, 风险评估, 二分类, 贷款申请, 数据分析
数据概述：
该数据集包含信贷违约预测的提交结果数据，记录了客户的唯一标识符及其对应的违约预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为特定时间点的预测结果。
地理范围：数据未限定地理范围，通常与贷款申请人的地域分布相关。
数据维度：数据集包括“SK_ID_CURR”（客户唯一标识符）和“TARGET”（预测的违约结果，0表示未违约，1表示违约）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为submit_02.csv，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于公开的信贷数据集，提交结果反映了模型对客户违约风险的预测。
该数据集适合用于评估预测模型的性能，以及进一步分析信贷风险。
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：适用于信用风险评估、机器学习模型评估与优化等研究，例如，分析不同模型的预测准确性、探索影响违约的关键因素等。
行业应用：为金融行业提供数据支持，尤其在信贷风险管理、贷款审批、客户关系管理等领域具备实用价值。
决策支持：支持金融机构的风险控制策略制定，帮助优化信贷决策流程，降低坏账风险。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、金融风控等相关课程的案例，帮助学生和从业者理解信贷风险预测的流程与方法。
此数据集特别适合用于模型预测结果的分析与评估，以及对信贷风险管理策略的优化。
