信用风险预测LightGBM模型预测结果数据集CreditRiskPredictionLightGBMModelPredictionResults-zb1373
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 预测结果, LightGBM, 机器学习, 模型评估, 客户数据, 数据分析, 金融风控
数据概述：
该数据集包含基于LightGBM模型对客户信用风险的预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为模型预测的静态结果。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来源于全球范围内的客户数据。
数据维度：包括“customer_ID”（客户唯一标识符）和17个预测值（0-16），这些预测值可能代表了客户在不同方面的信用风险得分或特征。
数据格式：CSV格式，文件名为test_lgbm_baseline_5fold_seed_blend.csv，方便数据分析和模型应用。
来源信息：数据集来源于对客户信用风险进行预测的LightGBM模型，模型已进行训练和评估，并输出了预测结果。
该数据集适合用于信用风险评估、模型性能分析和进一步的风险管理策略研究。
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：适用于信用风险管理、金融风险评估等领域的学术研究，如模型预测结果的分析、特征重要性评估等。
行业应用：为金融机构、信贷公司提供数据支持，尤其适用于客户信用评分、贷款审批、风险定价等。
决策支持：支持金融机构进行风险管理决策，优化信贷策略，提高风险控制能力。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习课程的实训素材，用于学生理解模型预测结果，学习风险评估方法。
此数据集特别适合用于探索不同客户的信用风险特征，评估模型的预测效果，并为金融机构提供数据驱动的决策依据，从而提升风险管理水平。
