信贷违约预测目标数据集CreditDefaultPredictionTargetDataset-mos3santos
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷违约, 风险评估, 机器学习, 目标变量, 客户数据, 金融风控, 数据建模, 二元分类
数据概述：
该数据集包含信贷申请人的相关数据，记录了贷款申请人的违约情况，用于构建信贷风险预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可用于构建通用的信贷违约预测模型。
数据维度：数据集包含SK_ID_CURR (客户申请 ID) 和 TARGET (目标变量，表示客户是否违约) 两个主要字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括giba-final-5csv和stochastic_blending_v3-2_0308rk7_0431mw1_0261t1_081050CV_03Adv_Leak005csv两个文件。
来源信息：数据来源于公开的信贷数据集，经过了预处理，包含了建模所需的目标变量。
该数据集适合用于信贷风险评估、违约预测等领域的数据建模和机器学习应用。
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、信贷风险评估等领域的学术研究，如信用评分模型、违约概率预测等。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在信贷审批、风险定价等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策和客户信用评估。
教育和培训：作为金融风控、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解信贷违约预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建和优化信贷风险预测模型，帮助金融机构更好地管理风险、优化决策。
