信贷违约预测提交结果数据集_Credit_Default_Prediction_Submission_Results
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 违约预测, 机器学习, 模型融合, 预测结果, 客户数据, 风险评估, 数据竞赛
数据概述：
该数据集包含来自信贷违约预测竞赛的提交结果，记录了不同模型对客户违约风险的预测概率。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但通常对应于竞赛的提交截止日期。
地理范围：数据未限定地域，但通常与竞赛所使用的数据集范围一致。
数据维度：每个文件包含“customer_ID”（客户唯一标识符）和“prediction”（违约预测概率）两个字段。
数据格式：CSV格式，包含多个submission_[模型名称].csv文件，便于结果对比和模型集成。
来源信息：数据来源于信贷违约预测竞赛，反映了不同参赛队伍或模型在特定数据集上的预测结果。
该数据集适用于模型评估、集成学习和风险预测研究。
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：适用于机器学习、风险管理等领域的学术研究，如模型融合、预测结果分析、特征重要性评估等。
行业应用：为金融机构、信贷机构提供数据支持，用于风险评估、客户信用评分、贷款决策优化等。
决策支持：支持金融风险管理领域的决策制定，帮助优化风险控制策略和提升盈利能力。
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差异和集成方法。
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，以及分析客户违约风险的预测规律。
