客户信用违约预测模型预测结果数据集CustomerCreditDefaultPredictionResults-thedevastator
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 违约预测, 机器学习, 模型预测, 客户行为, 金融风控, 数据分析, 模型评估
数据概述：
该数据集包含基于客户历史行为数据训练的信用违约预测模型所生成的预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常用于模型评估或结果展示。
地理范围：数据未限定具体地理范围，推测为通用客户信用数据集。
数据维度：包含“customer_ID”（客户唯一标识符）和“prediction”（模型预测的客户违约概率）两个字段，适用于评估模型性能和分析客户信用风险。
数据格式：CSV格式，文件名为test_lgbm_baseline_5fold_seed42.csv，便于数据分析和模型应用。
数据来源：该数据集是基于客户历史行为数据训练的LightGBM模型预测结果，已进行标准化处理。
该数据集适合用于模型评估、风险分析和客户细分。
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、机器学习模型效果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，尤其适用于信贷风险管理、客户信用评级、风险定价等应用。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助其优化信贷策略、降低违约损失。
教育和培训：作为信用风险管理、机器学习模型评估等课程的实训材料。
此数据集特别适合用于评估信用违约预测模型的性能，分析不同客户群体的风险特征，并支持信贷策略的优化。
