客户信用风险预测模型预测结果数据集CustomerCreditRiskPredictionResults-hideyukizushi
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 客户行为, 预测结果, 机器学习, LightGBM, 风险评估, 数据建模, 二元分类
数据概述：
该数据集包含客户信用风险预测模型的预测结果，主要针对客户的信用风险进行评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为模型的一次预测结果。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但通常此类数据可能来源于全球范围的金融机构或信用服务平台。
数据维度：数据集包含两个字段：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，文件名为test_lgbm_dart_baseline_10fold_seed42.csv，方便数据分析和模型评估。
来源信息：数据集可能来源于机器学习竞赛或公开数据集，用于评估和比较不同的信用风险预测模型。该数据集已被用于LightGBM模型预测。
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：适用于信用风险评估、客户细分和风险管理等领域的学术研究，如模型性能评估、特征重要性分析等。
行业应用：为金融机构、信贷公司和风险管理部门提供数据支持，用于信用审批、风险定价和客户关系管理。
决策支持：支持金融机构的风险控制和信用决策，优化信贷策略，降低坏账率。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和金融风险管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解信用风险预测模型及其应用。
此数据集特别适合用于评估预测模型的性能，分析不同客户的风险等级，并为金融机构提供数据驱动的决策支持。
