信用风险评估非均衡数据集_Credit_Risk_Assessment_Imbalance_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 贷款违约, 数据不平衡, 机器学习, 风险评估, 金融风控, 模型训练, 样本分析
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的贷款申请与违约记录，用于信用风险评估和违约预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为历史贷款记录的快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但通常代表一个或多个国家/地区的贷款市场。
数据维度：数据集包含贷款申请人的个人信息、贷款详情以及最终是否违约的标签。主要变量可能包括申请人年龄、收入、负债情况、贷款金额、贷款期限、利率以及违约状态（0代表未违约，1代表违约）。
数据格式：CSV格式，文件名为final_non_equilibre.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据集来源于金融风控领域公开数据集，用于研究和模型构建，已进行匿名化处理。
该数据集特别适用于信用风险建模、违约预测和数据不平衡问题的研究。
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：适用于金融风险管理、信用评分模型构建等领域的学术研究，例如不平衡数据处理方法、预测模型评估与优化。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，尤其在信用审批、风险定价、贷后管理等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助优化贷款策略，降低违约风险。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员了解信用风险评估的实际应用。
此数据集特别适合用于探索影响贷款违约的关键因素，建立预测模型，并优化风险控制策略。
