客户信用风险预测模型输出数据集CustomerCreditRiskPredictionModelOutput-mipypf
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, 预测模型, CatBoost, 交叉验证, 模型评估, 预测结果
数据概述：
该数据集包含多个基于客户历史交易数据构建的信用风险预测模型的输出结果，用于评估模型性能和进行预测分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示时间，推测为模型对特定时间点客户状态的预测结果。
地理范围：数据集未明确地域范围，但数据内容与客户信用风险相关，可能来源于金融机构的客户数据。
数据维度：数据集包含客户ID（customer_ID）、目标变量（target，表示客户是否违约，0为未违约，1为违约）和预测值（prediction，模型预测的客户违约概率）等关键指标。
数据格式：CSV格式，包含多个文件（exp011_seed42_sub.csv, exp011a_seed52_sub.csv, exp011b_seed62_sub.csv, oof_catboost_baseline_5fold_seed42.csv, oof_catboost_baseline_5fold_seed52.csv, oof_catboost_baseline_5fold_seed62.csv），便于数据分析和模型评估。其中，oof文件包含目标变量和预测值，sub文件仅包含客户ID和预测值，可能为提交结果。
来源信息：数据来源于信用风险预测竞赛或项目，经过机器学习模型处理，生成预测结果。
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：适用于信用风险管理、机器学习模型评估与优化等领域的学术研究，例如比较不同模型、不同参数设置下的预测效果。
行业应用：为金融机构提供数据支持，特别是在信用评分、贷款审批、风险控制等方面提供参考。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，辅助制定更精准的信用策略。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、金融风险管理等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解信用风险预测模型。
此数据集特别适合用于评估不同模型在客户违约预测上的表现，以及分析不同模型参数设置对预测结果的影响，从而优化模型性能并辅助决策。
