客户信用风险预测模型提交结果数据集_Customer_Credit_Risk_Prediction_Model_Submission_Results
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 机器学习, 预测模型, 集成学习, XGBoost, LightGBM, 数据挖掘, 模型评估
数据概述：
该数据集包含多个客户信用风险预测模型的提交结果，这些结果由不同的模型（主要为XGBoost和LightGBM）生成，并可能使用了不同的参数设置和随机种子。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作模型预测结果的集合。
地理范围：数据未限定地理范围，但通常与客户信用风险预测相关的竞赛或项目有关。
数据维度：数据集的核心内容包括“customer_ID”（客户唯一标识符）和“prediction”（模型预测的信用风险概率）。
数据格式：CSV格式，每个文件对应一个模型的预测结果，文件名表明了模型的类型、参数或随机种子等信息。
来源信息：数据来源于参与信用风险预测竞赛或项目的模型提交结果，旨在评估不同模型的性能表现。
该数据集特别适用于模型融合、性能比较以及风险评估等研究。
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：适用于信用风险预测、模型融合、算法对比等方面的研究，例如通过集成不同的模型结果来提升预测精度。
行业应用：为金融行业提供数据支持，尤其适用于信用评分、贷款审批、风险控制等领域。
决策支持：支持金融机构的风险管理和决策制定，帮助其优化信用评估策略。
教育和培训：作为机器学习和数据科学课程的实训素材，用于模型评估、模型集成和风险预测等实践。
此数据集特别适合用于分析不同模型在信用风险预测任务上的表现差异，并探索如何通过模型组合来提高预测的准确性和稳定性。
