信贷违约预测提交与验证数据集CreditDefaultPredictionSubmissionandValidationData-mipypf
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, TabNet模型, 客户行为, 数据分析, 提交文件
数据概述：
该数据集包含两个CSV文件，分别用于提交预测结果和模型验证。核心内容是基于客户ID的违约概率预测结果，适用于信贷风险评估和模型性能分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，通常用于评估模型的预测能力，而非时间序列分析。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但可推断为与信贷业务相关的客户数据。
数据维度：
submission_tabnet.csv: 包含"customer_ID"（客户唯一标识符）和"prediction"（预测的违约概率）。
oof_tabnet_baseline_5fold_seed62.csv: 包含"customer_ID"、"target"（实际违约情况，0或1）和"prediction"（预测的违约概率）。
数据格式：CSV格式，便于数据读取和分析。数据已由TabNet模型生成，并进行了初步处理。
来源信息：数据来源于公开的机器学习竞赛或数据集，用于训练和评估信贷违约预测模型。
数据用途概述：
该数据集具有多种应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于金融风险管理、信贷评分模型研究，以及机器学习算法在违约预测领域的应用研究。
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，以及开发更精确的风险管理策略。
决策支持：支持金融机构的信贷审批流程，帮助提升风险控制能力和资产质量。
教育和培训：作为机器学习、金融风控等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和实践信贷违约预测。
此数据集特别适合用于评估和比较不同预测模型的性能，并探索影响客户违约行为的因素，帮助用户构建更有效的风险评估模型。
