客户信用评分预测模型结果数据集CustomerCreditScorePredictionModelResults-ncyvegetable
数据来源：互联网公开数据
标签：信用评分, 预测模型, 机器学习, 客户行为, 数据分析, 模型评估, 风险评估, 客户ID
数据概述：
该数据集包含客户信用评分预测模型的结果，用于评估模型的预测性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作模型输出的静态结果。
地理范围：数据未明确说明地理范围，但通常与客户信用评估场景相关。
数据维度：数据集包含两个主要文件，每个文件均包含“customer_ID”（客户唯一标识符）和“prediction”（模型预测的信用评分）。
数据格式：CSV格式，文件名为test_model_v5_sklearn_1024.csv和test_model_v5_sklearn_1024_oof.csv，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于机器学习模型输出，已进行预测值生成。
该数据集适合用于模型预测结果的分析、模型性能评估和客户信用风险评估。
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：适用于信用评分预测模型的研究，如模型性能比较、预测结果分析等。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在风险评估、信贷决策等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理和客户信用评估，优化信贷决策流程。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解信用评分预测模型的应用。
此数据集特别适合用于探索预测结果的分布特征和模型性能，帮助用户实现信用风险评估和优化信贷决策。
