信贷风险评估预测数据集CreditRiskAssessmentPrediction-godgod3
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 信用评分, 机器学习, 风险预测, 模型集成, CatBoost, LightGBM, 数据建模
数据概述：
该数据集包含基于信贷风险评估的预测结果，记录了用于构建和评估信贷风险预测模型的数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但可推测为用于模型训练和评估的静态数据集。
地理范围：数据未限定具体地理范围，但可用于构建通用的信贷风险评估模型。
数据维度：数据集主要包含预测结果，包括case_id（案例标识）和score（预测得分）。此外，还包含用于模型训练和评估的中间文件，如CatBoost模型信息和LightGBM模型。
数据格式：主要数据格式为CSV，其中包含submission.csv文件，用于提交预测结果。同时，也包含用于模型训练的pickle文件、tsv文件、json文件和tfevents文件。数据结构复杂，涉及模型集成。
来源信息：数据来源于模型训练和评估过程中的结果，已进行预处理和模型训练。
该数据集适合用于信贷风险预测模型的研究和开发，以及机器学习模型的评估和比较。
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：适用于信贷风险评估、信用评分模型的研究，以及模型集成方法的探索。
行业应用：可以为金融行业提供数据支持，特别是在风险管理、信贷审批、贷款定价等方面。
决策支持：支持信贷机构的风险管理决策，帮助优化信贷策略和提高风险控制能力。
教育和培训：作为机器学习、风险管理等课程的实训素材，帮助学生理解信贷风险评估和模型构建。
此数据集特别适合用于探索不同机器学习模型在信贷风险预测中的表现，并评估模型集成方法的效果，帮助用户提升预测精度和风险管理水平。
