用户默认行为预测样本数据集UserDefaultBehaviorPredictionSampleDataset-ellison1
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 预测模型, 样本数据, 二元分类, 数据分析, 机器学习, 用户画像, 算法评估
数据概述：
该数据集包含用户默认行为预测的样本数据，记录了用户ID及其对应的默认行为概率。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间信息，通常作为模型训练或测试的静态样本集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于一般用户行为分析场景。
数据维度：包括“id”（用户唯一标识符）和“isDefault”（用户默认行为概率，数值范围为0到1之间）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为sample_submit.csv，易于数据处理和模型构建。
来源信息：该数据集源于公开的机器学习竞赛或研究，用于训练和评估用户默认行为预测模型。
该数据集适合用于用户行为分析、二元分类模型构建和算法评估。
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：适用于用户行为分析、信用风险评估等领域的研究，例如用户违约预测、用户流失预测等。
行业应用：可以为金融、电商等行业提供数据支持，特别是在风险管理、个性化推荐等方面。
决策支持：支持企业进行用户画像构建、风险控制策略制定等决策。
教育和培训：作为机器学习课程中的实训数据，用于学习二元分类算法，理解用户行为模式。
此数据集特别适合用于探索用户默认行为的影响因素，帮助用户构建和优化预测模型，提升预测精度。
