房地产止赎预测数据集RealEstateForeclosurePredictionDataset-kumar234
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 止赎, 预测, 金融, 风险评估, 机器学习, 数据分析, 贷款
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了与止赎相关的贷款协议信息，用于构建止赎风险预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为2019年1月31日，为单点时间数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据数据内容推测为特定地区的房地产市场。
数据维度：数据集主要包括“AGREEMENTID”（协议编号）和“FORECLOSURE”（止赎状态，1表示止赎，0表示未止赎）两个字段。
数据格式：数据以CSV和XLSX格式提供，CSV文件包括train_foreclosure.csv和test_foreclosure.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源未明确标注，但可用于止赎预测模型构建。
该数据集适合用于房地产风险评估、贷款违约预测等研究。
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：适用于房地产市场分析、金融风险评估领域的学术研究，如止赎风险因素分析、预测模型构建等。
行业应用：可以为金融机构、房地产公司提供数据支持，特别是在贷款风险评估、投资决策等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理和决策制定，帮助优化贷款审批流程。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解止赎风险预测。
此数据集特别适合用于探索影响止赎的关键因素，构建预测模型，帮助用户实现风险预警和优化决策。
