台湾信用卡违约数据集

台湾信用卡违约数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：信用违约,台湾,金融风险,机器学习,公平性分析,性别偏见,数据集

数据概述：
本数据集基于原始数据集“default of credit card clients (1).xls”，主要用于评估机器学习模型中的公平性和偏见缓解技术。数据集包含了台湾信用卡客户的违约情况及相关特征信息。为了研究性别偏见对信用评估的影响，提供了两个版本的数据集：原始数据集（无偏见）和不公平数据集（基于性别偏见）。

数据用途概述：
该数据集适用于机器学习模型的公平性评估及偏见缓解技术的研究。研究人员可以利用此数据集分析性别偏见对信用违约预测的影响，评估不同偏见缓解策略的有效性。此外，数据集还可用于金融风险分析、信用评分模型开发以及公平性评估的教育培训场景。