信用风险预测模型预测结果数据集CreditRiskPredictionModelPredictionResults-mipypf
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 预测结果, 机器学习, TabNet模型, 客户行为, 风险评估, 数据建模, 预测分析
数据概述：
该数据集包含基于客户信用行为的信用风险预测模型预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常用于模型评估或预测应用。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用信用风险评估场景。
数据维度：数据集包含两个主要文件，"submission_tabnet.csv" 文件包含客户ID（customer_ID）和预测的风险概率（prediction）；"oof_tabnet_baseline_5fold_seed52.csv" 文件包含客户ID、实际的信用违约情况（target，此字段可能缺失或未公开）和预测的风险概率（prediction）。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于信用风险预测竞赛或研究项目，提供了TabNet模型（一种基于深度学习的模型）的预测结果。
该数据集适合用于模型评估、结果分析和信用风险预测相关研究。
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：适用于信用风险评估、机器学习模型评估、预测结果分析等研究。
行业应用：可用于金融机构的信用风险管理，包括信贷审批、风险定价、违约预测等。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷策略，提高风险控制能力。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、风险管理等课程的实践案例，帮助学生理解信用风险预测流程。
此数据集特别适合用于评估TabNet模型在信用风险预测中的表现，以及分析预测结果与实际情况的关联，从而优化信用风险管理策略。
