LendingClub贷款违约预测数据集-2007至2015年-swetashetye
数据来源：互联网公开数据
标签：贷款,违约,金融,风险评估,机器学习,时间序列,借贷,信用分析,数据挖掘
数据概述：
本数据集包含了Lending Club公司2007年至2015年间的贷款历史数据，旨在用于构建贷款违约预测模型。数据集记录了大量贷款的详细信息，包括借款人的信用评分、收入、贷款金额、贷款期限、利率等多种特征，以及贷款最终是否违约的标签。该数据集的显著特点是类别不平衡，即已全额还款的贷款样本远多于未全额还款（违约）的贷款样本，这为构建有效的预测模型带来了挑战。
数据用途概述：
该数据集主要用于金融风险评估和机器学习模型的训练与验证。具体应用场景包括：
1. 贷款违约预测： 利用数据集训练模型，预测未来贷款的违约概率，辅助贷款决策。
2. 信用风险分析： 研究影响贷款违约的各种因素，如借款人信用状况、贷款条款等，从而改进风险管理策略。
3. 模型构建与评估： 用于测试和比较不同的机器学习算法在处理不平衡数据集时的性能，例如，逻辑回归、支持向量机、梯度提升树和神经网络等。
4. 行业研究与分析： 分析贷款市场的趋势和风险，评估宏观经济因素对贷款违约的影响。
5. 教学与科研： 作为教学案例，帮助学生和研究人员理解不平衡数据集的处理方法，以及在金融领域中的应用。
