客户违约预测模型预测结果数据集CustomerDefaultPredictionModelPredictionResults-drrajkulkarni
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 客户违约, 机器学习, 模型预测, 集成学习, Catboost, LightGBM, XGBoost
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了三个不同梯度提升模型（Catboost、LightGBM、XGBoost）对客户违约风险的预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，推测为模型预测的快照。
地理范围：数据未明确说明地理范围，但根据数据集的公开来源，可能与特定金融机构或客户群体相关。
数据维度：数据集包含两个主要字段：“customer_ID”（客户唯一标识符）和“prediction”（模型预测的违约概率）。
数据格式：CSV格式，分别为Catboost_preds.csv、Lgbm_preds.csv、Xgbm_preds.csv三个文件，便于数据分析和模型集成。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，可能由参与者提交，用于客户违约风险预测竞赛。
该数据集适用于模型评估、集成学习研究以及客户信用风险分析。
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：适用于机器学习模型在信用风险评估领域的学术研究，如模型融合、预测性能比较、特征重要性分析等。
行业应用：为金融机构提供客户信用风险评估的数据支持，可用于优化风险管理策略、提升贷款审批效率等。
决策支持：支持金融机构的信用风险管理决策，帮助其更好地评估客户的信用状况和违约风险。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的案例分析材料，帮助学生和研究人员理解和应用机器学习模型解决实际问题。
此数据集特别适合用于探索不同模型预测结果的差异，进行模型集成，从而提升整体预测精度，优化信用风险评估流程。
