金融风险预测数据集FinancialRiskPredictionDataset-amlanpraharaj
数据来源：互联网公开数据
标签：金融风险, 信用评估, 风险预测, 机器学习, 数据分析, 预测模型, 结构化数据, 金融行业
数据概述：
该数据集包含用于金融风险预测的结构化数据，旨在支持信用风险评估和预测模型构建。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确地理范围，但可用于构建通用的金融风险预测模型。
数据维度：数据集包含多种特征，包括X1至X23，代表与金融风险相关的不同变量或指标。此外，还包含一个sampleSubmission.csv文件，其中包含id和predicted_val字段，用于提交预测结果。
数据格式：数据集以CSV格式提供，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于金融风险建模、信用评分、以及其他相关预测任务。
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、信用评估等领域的研究，以及机器学习模型的开发和测试。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，用于风险评估、信用评分、贷款审批等。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷策略。
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进行实践。
此数据集特别适合用于探索不同特征对金融风险的影响，构建预测模型，优化风险管理策略。
