信用风险预测模型交叉验证数据集CreditRiskPredictionCross-ValidationDataset-illidan7
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 机器学习, 预测模型, 交叉验证, 风险评估, 数据建模, 客户数据, 二元分类
数据概述：
该数据集包含基于客户信用行为的预测模型交叉验证结果，用于评估和比较不同模型的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，通常用于模型评估和对比，而非时间序列分析。
地理范围：数据未限定地理范围，但可以推测为面向全球范围的信用风险评估。
数据维度：数据集包括“customer_ID”（客户唯一标识符）、“target”（二元分类目标变量，代表客户是否违约，1代表违约，0代表未违约）和“oof_pred”（模型预测的违约概率）三个字段。
数据格式：CSV格式，包含两个文件，分别为oof_xgb_v484_seed42.csv和oof_xgb_v513_seed42.csv，每个文件对应一种XGBoost模型的交叉验证预测结果。
来源信息：数据来源于机器学习竞赛或项目，旨在评估不同模型的预测效果，已进行预处理和模型预测。
该数据集适合用于信用风险预测模型的评估、比较和优化。
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、机器学习模型评估和模型融合等方面的学术研究，以及不同算法在信用风险预测上的表现分析。
行业应用：为金融机构提供数据支持，用于信用评分模型的开发、风险评估、客户细分以及贷款审批流程的优化。
决策支持：支持金融机构在贷款决策、风险管理和投资组合管理方面的策略制定，并提升决策的准确性。
教育和培训：作为机器学习、数据科学和金融风险管理课程的实训材料，帮助学生和从业者理解模型评估和信用风险预测的实践。
此数据集特别适合用于比较不同模型的预测性能，分析模型预测结果与实际违约情况的差异，从而优化模型，提升信用风险预测的准确性和可靠性。
