客户违约预测数据集

客户违约预测数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：客户信用评分,个人贷款,违约预测,数据预处理,特征选择,逻辑回归,支持向量机,决策树,集成模型,贝叶斯模型,神经网络,样本不平衡,模型评估 数据概述： 本数据集包含10,000条个人贷款违约记录，适用于构建客户信用评分模型。数据集涵盖了客户的基本信息、贷款详情等关键要素，为违约预测研究提供了丰富的数据基础。 数据用途概述： 该数据集适用于客户信用评分、贷款违约预测、信用风险评估等多种场景。研究人员和模型开发者可以利用此数据集进行数据预处理、特征选择和模型构建，使用包括逻辑回归、支持向量机、决策树、集成模型、贝叶斯模型和神经网络在内的多种算法进行建模。此外，数据集还提供了多种模型评估指标（如准确率、召回率、F1分数、ROC曲线和AUC值）和评估方法（如交叉验证和保留测试集），以确保模型性能的可靠性。需要注意的是，数据集中存在严重的样本不平衡问题，因此在建模之前必须解决这一问题。