信用风险预测模型概率输出数据集_Credit_Risk_Prediction_Model_Probability_Output
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 机器学习, 模型输出, 概率预测, 数据分析, 金融风控, 风险评估, 信用评分
数据概述：
该数据集包含信用风险预测模型输出的概率数据，记录了对不同客户的信用风险预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作模型输出的静态结果。
地理范围：数据未限定特定地理范围，适用于一般信用风险评估场景。
数据维度：包括客户ID和模型预测的违约概率。
数据格式：CSV格式，文件名为LGBM_label_predict_probability.csv，便于数据分析和模型应用。
来源信息：数据来源于信用风险预测模型，已进行概率输出处理。
该数据集适合用于信用风险评估、模型验证和风险管理等领域。
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：适用于信用风险建模、概率校准等学术研究，如模型性能评估、风险因子分析等。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在信用评分、贷款审批和风险定价方面。
决策支持：支持风险管理部门的决策制定和策略优化。
教育和培训：作为金融风控和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解信用风险预测模型。
此数据集特别适合用于探索信用风险预测模型的输出特性，帮助用户优化风险管理策略，提高信贷决策的准确性。
