金融风险预测建模数据集FinancialRiskPredictionModelingDataset-amirlevy2
数据来源：互联网公开数据
标签：金融风险, 机器学习, 风险预测, 数据建模, 二元分类, 结构化数据, 特征工程, 金融分析
数据概述：
该数据集包含来自金融风险预测竞赛的数据，用于构建预测金融风险的模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但Epsilon列可能包含日期信息，需进一步考证。
地理范围：数据未明确标注地理范围，通常可用于全球金融风险研究。
数据维度：数据集包含三个CSV文件：train.csv、test.csv和greeks.csv。train.csv包含用于训练模型的数据，包含56个特征列 (AB, AF, AH, ... , GL) 和一个目标变量"Class" (0或1)，以及一个唯一标识符"Id"。test.csv包含与train.csv相同的特征列，用于测试模型。greeks.csv包含了Alpha、Beta、Gamma、Delta和Epsilon等希腊字母命名的额外信息，以及一个唯一标识符"Id"，其中Epsilon列可能包含日期信息。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于金融风险预测相关竞赛，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于金融风险预测、二元分类问题研究以及特征工程和模型构建。
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：适用于金融风险预测、信用风险评估、违约预测等领域的研究，以及机器学习算法在金融领域的应用研究。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在风险管理、信用评分、投资组合优化等方面。
决策支持：支持金融风险管理部门的决策制定和风险控制策略优化。
教育和培训：作为机器学习、数据科学、金融风险管理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解风险预测模型构建流程。
此数据集特别适合用于探索金融风险因素与违约概率之间的关系，帮助用户构建预测模型、评估风险敞口、优化投资策略。
