印度银行EMIEquatedMonthlyInstallment-等额本息贷款违约预测数据集-印度三线城镇与郊区-2024-chandrachudpati
数据来源：互联网公开数据
标签：贷款违约, EMI, 印度, 银行, 金融风控, 机器学习, 欺诈检测, 风险评估, 数据集, 三线城镇, 郊区
数据概述：
本数据集是针对印度一家银行在三线城镇和郊区发放的EMI贷款，构建的真实世界中带噪声的贷款违约预测数据集。数据集模拟了实际金融环境中的数据特点，包含大量真实业务数据，并融入了噪声以增加挑战性。约88%的样本属于多数类别（未违约），数据集中存在一些无关紧要的列以及大量缺失值，这些特点模拟了真实世界数据处理的复杂性。数据集包含了贷款申请人的个人信息、贷款细节、还款记录等多个维度的数据，旨在为学生提供行业实践经验。数据集的第一张工作表详细说明了每个字段的定义，方便用户理解。
数据用途概述：
该数据集主要用于金融风控领域的机器学习模型构建与评估，特别适用于贷款违约预测任务。学生和研究人员可以利用该数据集进行以下方面的研究与实践：
1. 构建和训练机器学习模型，预测EMI贷款的违约风险。
2. 进行数据清洗、缺失值处理、特征工程等数据预处理工作，提升模型性能。
3. 探索不同特征对贷款违约的影响，进行风险因素分析。
4. 评估不同机器学习算法在贷款违约预测任务中的表现。
5. 模拟真实金融环境，提升学生在金融风控领域的实践能力。
6. 研究如何处理不平衡数据集（多数类别样本远多于少数类别样本）和噪声数据，提高模型的泛化能力。
