信用风险预测TabNet模型预测结果数据集CreditRiskPredictionTabNetModelPredictionResults-mipypf
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 机器学习, TabNet, 预测结果, 客户数据, 二元分类, 风险评估, 模型评估
数据概述：
该数据集包含TabNet模型对客户信用风险的预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为模型预测的静态结果。
地理范围：数据未限定地理范围，通常适用于模型训练和评估。
数据维度：包括客户ID（customer_ID）和预测概率（prediction）。
数据格式：CSV格式，包含submission_tabnet.csv和oof_tabnet_baseline_5fold_seed42.csv两个文件，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于TabNet模型在信用风险预测任务上的预测结果，已进行结构化处理。
该数据集适合用于模型评估、预测结果分析以及进一步的风险评估研究。
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、模型性能评估等方面的研究，如模型预测准确性分析、特征重要性研究等。
行业应用：为金融行业提供数据支持，尤其适用于信用评分、贷款风险评估、客户信用分析等应用。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，辅助优化信贷策略，提高风险控制能力。
教育和培训：作为机器学习、风险管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解模型预测结果和风险评估流程。
此数据集特别适合用于分析TabNet模型在信用风险预测任务中的表现，评估其预测能力，并为实际应用提供参考。
