银行贷款数据集-预处理版本-助力模型构建与评估

银行贷款数据集-预处理版本-助力模型构建与评估 数据来源：互联网公开数据 标签：银行贷款，机器学习，数据预处理，特征工程，模型训练，数据分析 数据概述： 本数据集包含银行贷款数据集的不同预处理版本，这些版本通过一个数据处理流程构建，以适应不同的机器学习模型训练和评估需求。数据集的预处理版本主要基于三种不同的特征转换方式：原始特征、离散化特征和转换后特征。原始数据集及其转换方式均来自Kaggle上的一个公开的notebook，具体链接为：https://www.kaggle.com/code/zahrazolghadr/bankloan-pipeline。

数据用途概述： 该数据集适用于机器学习模型的训练、评估和比较，特别是在银行贷款风险评估领域。研究人员可以使用不同版本的特征数据来构建和优化各类机器学习模型，包括但不限于逻辑回归、决策树、支持向量机等。通过比较不同特征转换方式下模型的性能表现，可以深入理解特征工程对模型效果的影响，从而选择最合适的预处理方案。此外，该数据集也适用于数据分析、特征重要性分析以及模型可解释性研究。