美国房贷违约预测数据集USMortgageDefaultPredictionDataset-rishabh084
数据来源：互联网公开数据
标签：房贷, 违约预测, 金融风控, 机器学习, 时间序列, 信用评分, 贷款分析, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自美国地区的房贷相关数据，记录了贷款的详细信息，用于预测贷款是否会违约。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围主要集中在2012年，涵盖了贷款的发放和随后的12个月的月度表现。
地理范围：数据主要来自美国地区，反映了美国房地产市场的贷款情况。
数据维度：数据集包括贷款ID、贷款来源、金融机构、利率、未偿还本金、贷款期限、贷款发放日期、首付日期、贷款价值比、借款人数量、负债收入比、借款人信用评分、贷款用途、保险比例、共同借款人信用评分、保险类型以及12个月的月度表现（m1-m12，代表是否违约）。
数据格式：CSV格式，包括train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的金融数据集，经过整理和清洗，适用于预测建模。
该数据集适合用于金融风险管理、信用评分建模以及贷款违约预测等研究。
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：适用于金融风险管理、信用风险评估、时间序列分析等领域的学术研究，例如，研究不同贷款产品在不同市场环境下的违约表现。
行业应用：可以为金融机构、银行和贷款公司提供数据支持，特别是在贷款风险评估、信用评分建模、贷款组合管理等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理策略制定、信贷审批流程优化以及投资决策。
教育和培训：作为金融风险管理、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深入理解贷款违约预测。
此数据集特别适合用于探索影响贷款违约的关键因素，构建预测模型，并评估模型的预测精度，从而帮助用户优化风险管理策略，提升贷款组合的盈利能力。
