信贷违约风险预测竞赛排行榜数据集CreditDefaultRiskPredictionCompetitionLeaderboard-meykds
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷违约, 风险预测, 机器学习, 竞赛数据, 排行榜, 模型评估, 数据分析, 金融风控
数据概述：
该数据集包含Kaggle平台上Home Credit Default Risk竞赛的公开排行榜数据，记录了参赛队伍的ID、团队名称、提交时间以及模型在测试集上的评分。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了竞赛期间（2018年5月）的提交结果。
地理范围：数据来源于参与该竞赛的全球参赛队伍。
数据维度：包括TeamId（队伍ID）、Team（队伍名称）、SubmissionDate（提交时间）和Score（模型评分）四个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为home-credit-default-risk-publicleaderboard.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛平台公开的排行榜，反映了参赛者在信贷违约风险预测任务上的模型表现。
该数据集适合用于模型评估、竞赛策略分析和风险预测模型研究。
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：适用于金融风控、机器学习模型评估、竞赛策略分析等领域的研究。
行业应用：为金融机构提供参考，帮助其了解信贷风险预测模型的效果，并优化风控流程。
决策支持：支持金融机构在风险评估和模型选择方面的决策，以及对现有模型的性能评估。
教育和培训：作为机器学习、金融风控相关课程的案例，帮助学生和研究人员理解模型评估和竞赛策略。
此数据集特别适合用于分析不同模型在信贷违约风险预测任务中的表现，评估模型效果，并从中学习优秀的建模策略。
