信用风险预测竞赛数据集CreditRiskPredictionCompetitionDataset-mikhailkostin
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 机器学习, 风险评估, 数据竞赛, 预测模型, 金融风控, 信用评分, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自信用风险预测竞赛的数据，记录了用于构建信用风险预测模型的结构化数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态快照数据。
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用风险预测模型。
数据维度：数据集包含多个文件，主要包括：
train_data_0.pq - train_data_13.pq：训练数据，包含用于训练模型的特征。
test_data_0.pq - test_data_1.pq：测试数据，用于评估模型性能。
train_target.csv：训练数据的目标变量，包含“id”和“flag”字段，其中“flag”代表信用风险标签。
test_target.csv：测试数据的目标变量，包含“id”字段。
sample_submission.csv：提交样本，包含“id”和“score”字段，用于提交预测结果。
description.xlsx：数据集描述文件，包含数据集的详细信息。
数据格式：主要为Parquet (.pq) 和 CSV (.csv) 格式，方便数据存储、处理和分析。
该数据集特别适合用于信用风险建模、机器学习模型训练与评估。
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：适用于金融风控、信用风险评估等领域的研究，如信用评分模型构建、风险因素分析等。
行业应用：为金融机构、消费金融公司等提供数据支持，用于信用风险评估、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，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、数据分析等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员掌握信用风险建模技能。
此数据集特别适合用于构建和评估信用风险预测模型，帮助用户实现风险管理优化、提升信贷决策效率。
