信用风险预测模型预测结果数据集CreditRiskPredictionModelPredictionResults-godgod3
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, CatBoost, LGBM, 模型评估, 风险评分, 信用评分
数据概述：
该数据集包含多种机器学习模型（CatBoost和LGBM）针对信用风险预测任务的预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常用于模型评估和对比分析。
地理范围：数据未限定地理范围，通常代表通用信用风险评估场景。
数据维度：主要包括case_id（案例ID）和score（预测分数），其中score代表模型对每个案例的信用风险预测值。
数据格式：主要为CSV格式，包含submission.csv文件，用于提交预测结果，以及包含模型训练信息的json文件。
来源信息：数据来源于模型训练与预测过程，用于评估不同模型的性能。
该数据集适合用于信用风险预测模型性能评估、模型对比分析，以及风险评分模型的构建。
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、模型对比分析等学术研究，如不同机器学习算法在信用风险预测中的表现对比。
行业应用：可以为金融行业提供数据支持，特别是在信用评分、贷款审批、风险控制等领域。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信用评估流程。
教育和培训：作为机器学习、信用风险管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解模型预测结果和评估方法。
此数据集特别适合用于评估不同模型的预测能力，以及探索如何通过模型集成来提升信用风险预测的准确性。
