信贷违约预测客户预测结果数据集CreditDefaultPredictionCustomerPredictionResults-hideyukizushi
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷违约, 预测模型, 机器学习, LightGBM, 客户行为, 风险评估, 数据分析, 金融风控
数据概述：
该数据集包含基于客户历史行为数据，使用LightGBM模型进行信贷违约风险预测的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可推断为模型预测的输出结果。
地理范围：数据未限定地理范围，通常适用于具有客户行为数据的金融机构。
数据维度：包括"customer_ID"（客户唯一标识符）和"prediction"（模型预测的违约概率）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为test_lgbm_dart_baseline_15fold_seed92.csv，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于模型预测结果，模型基于公开数据集训练。该数据集适合用于模型预测结果的分析和评估。
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和机器学习领域的学术研究，如模型评估、预测结果分析、特征重要性分析等。
行业应用：为金融机构提供客户风险评估的参考，例如信用评分、贷款审批、风险定价等。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷策略，降低违约损失。
教育和培训：作为金融风控、机器学习课程的实践案例，帮助学生理解信贷风险预测模型。
此数据集特别适合用于分析预测结果的分布，评估模型性能，并根据预测结果制定相应的风险管理策略。
