客户信用风险预测TabNet模型数据集CustomerCreditRiskPredictionTabNetModel-mipypf
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 客户行为, 机器学习, TabNet模型, 预测, 金融风控, 数据建模, 风险评估
数据概述：
该数据集包含基于TabNet模型的客户信用风险预测结果，用于评估客户的信用风险水平。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为模型预测的静态结果。
地理范围：数据未明确标注地域，但可推测为与客户信用相关的金融场景。
数据维度：
submission_tabnet.csv: 包含客户ID（customer_ID）和预测的风险概率（prediction）。
oof_tabnet_baseline_5fold_seed62.csv: 包含客户ID（customer_ID）、真实的信用风险标签（target）和预测的风险概率（prediction），用于模型评估。
数据格式：CSV格式，便于数据处理和模型分析。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，基于TabNet模型生成，用于信用风险预测。该数据集是TabNet模型在原始数据上训练和预测的结果。
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：适用于信用风险评估、机器学习模型性能分析等领域的学术研究。
行业应用：为金融机构提供数据支持，尤其适用于信贷审批、风险管理和客户关系管理等领域。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策和信用策略优化。
教育和培训：作为机器学习、金融风控等课程的辅助材料，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验证TabNet模型的预测能力，探索客户信用风险评估方法，并优化模型性能。
