金融风险预测特征数据集FinancialRiskPredictionFeatureDataset-mauriciovidaurrazaga
数据来源：互联网公开数据
标签：风险评估, 金融建模, 机器学习, 特征工程, 预测分析, 数据分析, 风险管理, 结构化数据
数据概述：
该数据集包含来自金融风险预测竞赛的数据，记录了用于构建预测模型的特征数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确地域范围，但可以用于构建通用的金融风险预测模型。
数据维度：数据集包括ID（样本标识符）、target（目标变量，可能代表风险程度或违约概率），以及feat_0到feat_19共20个特征变量。特征变量涵盖数值型和类别型，其中部分特征存在缺失值（NaN）。
数据格式：CSV格式，文件名为train_set.csv和test_set.csv，便于数据分析和模型训练。
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、信用风险评估等领域的学术研究，如风险因素分析、模型构建与优化、特征重要性分析等。
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、信贷审批、投资决策等方面。
决策支持：支持金融机构进行风险评估、信用评分、欺诈检测等决策。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习、数据分析等课程的实训数据集，帮助学生和研究人员掌握风险预测模型的构建方法。
此数据集特别适合用于探索不同特征与风险之间的关系，构建预测模型，评估模型性能，并优化风险管理策略。
