印度贷款预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：贷款预测,印度,信用风险,数据分析,机器学习,数据预处理,分类模型
数据概述：
本数据集包含1000条精心设计的贷款申请记录，旨在模拟现实世界的贷款风险评估场景。数据集涵盖了多个关键因素，包括年龄、收入、资产、信用评分、债务收入比、现有贷款情况以及犯罪记录，用于预测贷款违约的可能性。此外，数据集还包含缺失值，以此模拟现实世界中金融机构面临的挑战。
数据用途概述：
该数据集适用于机器学习爱好者、数据科学学生和研究人员。机器学习爱好者可以利用此数据集来磨练分类模型、数据预处理和处理缺失值的技能；数据科学学生可以通过构建和评估预测模型来获得实际经验；研究人员可以调查各种因素对贷款违约概率的影响，并开发更 robust的风险评估框架。
举例：
例如，数据集中的一条记录可能包括以下信息：申请人的年龄为35岁，年收入为50000卢比，总资产为100000卢比，信用评分为750，债务收入比为0.3，现有贷款总额为20000卢比，且无犯罪记录。基于这些信息，可以预测该贷款申请是否会被批准。
