印度银行消费者贷款信用风险预测数据集2023
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险,消费者贷款,银行数据,预测模型,机器学习,二分类,网格搜索,随机搜索,XGBoost
数据概述：
本数据集来源于印度某组织举办的 Univ.ai 黑客马拉松，旨在预测消费者贷款产品的潜在违约者。数据集包含历史客户的贷款申请信息，共有11个特征和1个目标变量（风险标志），用于二分类预测。训练数据集包含252,000个观测值，无缺失值；测试数据集包含28,000个观测值，目标变量（风险标志）缺失。风险标志变量指示过去是否存在违约行为。
数据用途概述：
该数据集适用于信用风险评估、贷款审批流程优化和客户信用评分等多个场景。数据分析师和机器学习工程师可以利用训练数据集识别违约模式，并将这些模式应用于测试数据集，识别潜在的违约者。金融机构可以借助此数据集提高贷款决策的准确性，降低信贷风险。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者掌握信用风险预测的方法和技术。
举例：
通过分析该数据集，可以揭示出影响贷款违约的关键因素，如收入水平、信用评分、贷款金额等。这些因素可用于构建信用风险预测模型，支持银行进行更加精准的风险评估。例如，模型可以发现高收入客户群体中存在较低的违约率，从而为银行提供更有针对性的贷款审批策略。
