客户违约预测模型预测结果数据集CustomerDefaultPredictionModelPredictionResults-lmtybc
数据来源：互联网公开数据
标签：客户违约, 信用风险, 机器学习, 预测结果, 模型评估, LightGBM, 风险管理, 金融
数据概述：
该数据集包含来自信用风险评估项目的预测结果，记录了客户违约预测模型对客户违约风险的评估结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但可推测为模型对特定时间点客户数据的预测结果。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但可推测为模型针对特定客户群体或金融机构的客户数据进行预测。
数据维度：包括“customer_ID”（客户唯一标识符）和“prediction”（模型预测的违约概率）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为submission_xgb_v1.csv，方便结果分析和模型评估。此外，数据集还包含多个LightGBM模型文件（.lgb），用于构建预测模型。
来源信息：数据来源于信用风险评估项目，使用LightGBM算法进行建模，并提供了预测结果。
该数据集适合用于模型评估、风险分析以及信用风险管理等领域的研究和应用。
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：适用于信用风险建模、违约预测、模型性能评估等方面的研究。
行业应用：为金融机构提供数据支持，用于客户信用风险评估、贷款审批、风险定价等。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷策略，降低违约损失。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解信用风险评估和模型构建。
此数据集特别适合用于分析客户违约风险的预测结果，评估模型的性能，并为金融机构的风险管理提供数据支持，从而优化决策，提升风险管理水平。
