信贷违约预测模型预测结果数据集CreditDefaultPredictionModelPredictionResults-jzallen
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷违约, 机器学习, 模型融合, 预测结果, 风险评估, 数据分析, 梯度提升机, PyTorch
数据概述：
该数据集包含多个机器学习模型对信贷违约风险的预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为模型预测的静态结果。
地理范围：数据未明确地理范围，推测为信贷相关的客户数据。
数据维度：数据集包含SK_ID_CURR（客户ID）和TARGET（违约概率，数值型，范围为0-1）两个字段。
数据格式：CSV格式，包含light_gbm.csv、pytorch_1.csv、xgb.csv和submission_tensor.csv四个文件，每个文件都包含客户ID和对应的违约概率预测值。
来源信息：数据来源于多个机器学习模型，包括LightGBM、PyTorch等，用于对信贷违约风险进行预测。
该数据集适合用于模型融合、性能评估和风险分析。
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：适用于机器学习模型融合、预测结果分析、风险评估等领域的学术研究。
行业应用：为金融机构提供数据支持，尤其在信贷风险管理、客户信用评估、贷款审批等方面具有应用价值。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助优化信贷策略，降低违约风险。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解模型预测结果的应用。
此数据集特别适合用于比较不同模型的预测效果，探索模型融合策略，提升信贷风险预测的准确性。
