信用风险预测模型提交结果数据集CreditRiskPredictionModelSubmissionResults-max1mum
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 预测模型, 机器学习, 模型融合, 结果评估, 信用评分, 数据分析, 风险管理
数据概述：
该数据集包含多个信用风险预测模型的提交结果，记录了不同模型对同一组客户的信用状态预测概率。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为模型预测的静态结果。
地理范围：数据未限定特定地理区域，可能代表了通用信用风险评估场景。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件代表一个模型的提交结果，主要字段包括：
id：客户唯一标识符。
Status_C：客户违约（C）的预测概率。
Status_CL：客户可能违约（CL）的预测概率。
Status_D：客户未违约（D）的预测概率。
数据格式：CSV格式，文件名为submission_*.csv，便于数据处理和模型比较。数据来源于不同的模型，如XGBoost、LightGBM等，以及模型融合后的结果。
该数据集适合用于模型评估、模型比较、模型融合以及信用风险预测相关的研究。
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：适用于信用风险预测、模型评估与比较的学术研究，如模型融合、特征重要性分析等。
行业应用：为金融机构、银行等提供数据支持，用于信用评分模型的开发与优化，以及风险管理策略的制定。
决策支持：支持金融机构的信贷决策，帮助评估客户信用风险，优化信贷审批流程。
教育和培训：作为信用风险管理、机器学习课程的辅助材料，用于学生和研究人员学习模型构建、评估与优化。
此数据集特别适合用于探索不同信用风险预测模型的表现差异，以及模型融合对预测效果的提升，从而帮助用户优化信用风险评估策略，提升预测准确性。
