住房抵押贷款违约风险预测数据集MortgageDefaultRiskPrediction-timurrafikov
数据来源：互联网公开数据
标签：住房抵押贷款, 违约风险, 机器学习, 风险评估, 房地产, 贷款分析, 数据建模, 金融风控
数据概述：
该数据集包含住房抵押贷款相关的交易数据，记录了与住房抵押贷款相关的多种特征，用于预测贷款违约风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据可能来源于特定区域或市场，具体地理范围未明确说明。
数据维度：数据集包括多个特征，如最大楼层数（max_floor）、婚姻状况（marital_status）、市场规模（big_market_raion）、总循环余额（total_revolving_bal）、休闲设施数量、水管情况（water_1line）、铁轨站步行距离、文化场所数量、联系人数量、0-17岁人口数量、交易数量、产品类型、木质建筑数量、信用额度、总交易次数、生活面积（life_sq）、咖啡馆数量、环线距离（mkad_km）、学校教育中心数量、主要道路情况、信用卡类别、平均更新次数等。
数据格式：CSV格式，文件名为test.csv和train.csv，便于数据分析和模型构建。
数据来源：数据来源于金融或房地产领域，已进行初步的结构化整理。
该数据集适合用于住房抵押贷款违约风险预测、信用风险评估等研究。
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：适用于金融风险管理、信用评估等领域的学术研究，如违约概率预测、风险因素分析等。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在贷款审批、风险定价、风险管理等方面。
决策支持：支持金融机构的风险控制决策和信贷策略优化。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解风险评估和建模。
此数据集特别适合用于探索影响住房抵押贷款违约风险的因素，帮助用户构建预测模型，提高风险管理水平。
