印度信用评分预测数据集基于自建ANN模型

印度信用评分预测数据集基于自建ANN模型 数据来源：互联网公开数据 标签：信用评分,分类模型,缺失值处理,人工神经网络,金融分析,风险评估 数据概述： 本数据集用于预测个人或企业的信用评分，包含多条记录，每条记录代表一个申请信用评估的个体或企业。数据集中部分字段存在缺失值，需要在建模前进行处理。数据集涵盖了申请者的各种信息，包括但不限于财务状况、信用历史、还款记录等关键要素，用于训练分类模型以预测信用评分。 数据用途概述： 该数据集适用于信用评分预测、风险评估、金融数据分析等场景。金融机构可利用此数据训练模型以提高信用评估的准确性和效率；研究人员可借助数据研究信用评分的影响因素；教育机构也可使用此数据集进行教学，帮助学生了解分类模型的构建和应用。 举例： 在构建信用评分预测模型时，数据集中包含的财务状况和信用历史等字段可用于训练人工神经网络（ANN），以预测申请者的信用评分等级。通过处理缺失值，可以提高模型的鲁棒性和预测性能，从而帮助金融机构更好地管理信贷风险。