信贷违约预测提交结果数据集CreditDefaultPredictionSubmissionResults-shaz13
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷违约, 信用评分, 预测模型, 机器学习, 风险评估, 结果提交, 数据分析, 银行风控
数据概述：
该数据集包含基于不同模型预测的信贷违约概率的提交结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间戳，但通常与信贷违约预测竞赛或项目相关，可视为特定时间点的模型预测结果。
地理范围：数据覆盖范围与信贷申请人的地域分布相关，具体地域信息未在数据集中直接体现，但通常与数据集来源的信贷机构或市场相关。
数据维度：数据集主要包含“SK_ID_CURR”（申请人ID）和“TARGET”（预测的违约概率）两个字段，其中TARGET字段的值代表了模型预测的违约可能性。
数据格式：CSV格式，多个文件名示例如“stack3_diff_datacsv”、“tidy_xgb_078847csv”、“submissioncsv”等，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据集来源于信贷违约预测项目或竞赛的提交结果，具体模型构建与数据预处理方式未知，但提供了模型预测的最终输出。
该数据集适合用于模型性能评估、结果对比分析以及进一步的风险管理研究。
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：适用于信贷风险评估、机器学习模型评估与对比等研究，可以用于分析不同模型在信贷违约预测上的表现差异。
行业应用：为银行、金融机构等提供数据支持，用于评估信贷申请人的违约风险，辅助风险管理决策。
决策支持：支持信贷机构进行风险评估和决策，优化信贷审批流程，提升风险控制能力。
教育和培训：作为风险管理、机器学习等相关课程的实践案例，帮助学生和从业者理解和应用信贷违约预测模型。
此数据集特别适合用于评估不同模型的预测效果，对比分析不同模型的优缺点，并为信贷风险管理提供数据支持。
