客户信用风险预测模型预测结果数据集CustomerCreditRiskPredictionModelPredictionResults-hideyukizushi
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 预测结果, 机器学习, 金融风控, 数据分析, 客户行为, 模型评估, TabNet
数据概述：
该数据集包含基于TabNet模型预测的客户信用风险评分结果，用于评估客户的信用风险等级。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为模型预测的快照结果。
地理范围：数据未限定地理范围，可能为全球范围或特定金融机构的客户数据。
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（预测的信用风险评分）。
数据格式：CSV格式，文件名为submission_tabnet.csv，易于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于参与Kaggle竞赛的公开数据集，该数据集是TabNet模型的预测结果。
该数据集适合用于信用风险评估、模型验证和金融风控领域的研究。
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：适用于金融风险管理、信用评分模型研究，以及机器学习模型在金融领域的应用研究。
行业应用：可以为金融机构、信贷机构等提供数据支持，用于客户信用风险评估、贷款审批、风险控制等。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助优化信用评估流程，提高风险管理效率。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解信用风险评估和模型预测。
此数据集特别适合用于评估TabNet模型在信用风险预测中的表现，以及探索客户信用风险与其他变量之间的关系，帮助用户实现信用风险管理优化和模型性能提升。
