个人借贷违约风险预测数据集PersonalLoanDefaultRiskPredictionDataset-repnikovpavel
数据来源：互联网公开数据
标签：借贷风险, 信用评分, 违约预测, 机器学习, 金融风控, 贷款分析, 数据挖掘, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自借贷平台的个人借贷数据，记录了借款人的信用信息、贷款详情以及最终的贷款状态，旨在用于个人借贷违约风险的预测分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但根据“issue_d”（贷款发放日期）字段推测，数据记录了2016年左右的借贷活动。
地理范围：数据未限定具体国家或地区，但根据“addr_state”（借款人所在州）和“zip_code”（邮政编码）字段推测，数据主要来源于美国。
数据维度：数据集包括X_train.csv、X_test.csv和y_train.csv三个文件。X_train和X_test包含了借款人的信用和贷款信息，如年收入（annual_inc）、信用评分（fico_range_high, fico_range_low）、贷款金额（loan_amnt）、贷款期限（term）、利率（int_rate）等，共计44个特征。y_train包含了每个借款人的贷款状态（loan_status），用于训练模型。
数据格式：数据集提供CSV格式，方便数据分析和建模。X_train和X_test为特征数据集，y_train为标签数据集。
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：适用于金融风险管理、信用评分模型、以及机器学习算法在金融领域的应用研究，如违约预测、信用风险评估等。
行业应用：可以为金融机构、互联网金融平台提供数据支持，尤其在贷款审批、风险定价、贷后管理等方面具有实际应用价值。
决策支持：支持金融机构的信贷决策，帮助其优化贷款策略，降低坏账率，提升盈利能力。
教育和培训：作为金融风控、机器学习、数据分析等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解信用风险评估和预测。
此数据集特别适合用于探索借款人信用特征与违约风险之间的关系，帮助用户构建和评估预测模型，从而实现更精准的风险管理和决策优化。
