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信用卡评分数据集Give Me Some Credit,含完整压缩包及项目实战分享,博客持续更新

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简介:
本资源提供信用卡评分数据集“Give Me Some Credit”的完整压缩包,并附带相关项目实战分享与技术博客的持续更新。 数据集下载源地址:https://www.kaggle.com/c/GiveMeSomeCredit/data

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客服
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  • Give Me Some Credit
    优质
    本资源提供信用卡评分数据集“Give Me Some Credit”的完整压缩包,并附带相关项目实战分享与技术博客的持续更新。 数据集下载源地址:https://www.kaggle.com/c/GiveMeSomeCredit/data
  • Kaggle上的Give Me Some Credit
    优质
    Give Me Some Credit 是Kaggle上一个信用评分预测的数据竞赛,参赛者需基于金融历史交易记录,建立模型来评估个人信贷风险。 数据来源于Kaggle的Give Me Some Credit项目,包含15万条样本记录。该数据集涵盖了个人消费类贷款的情况,并且只考虑信用评分最终实施过程中能够使用的相关因素。 具体来看,可以从以下几个方面获取所需的数据: - **基本属性**:包括借款人的年龄。 - **偿债能力**:涉及借款人的月收入以及负债比率等信息。 - **信用往来记录**:统计借款人过去两年内35至59天逾期次数、60至89天逾期次数及超过或等于90天的逾期次数。 - **财产状况**:包括开放式的信贷数量和贷款额度,不动产贷款的数量和额度情况。 - **其他因素**:如借款人的家属人数(不包含借款人本人)。 自变量的数据观察期为过去两年的时间段内,而因变量的表现窗口则设定在未来两年。
  • Kaggle上的give me some credit
    优质
    Give Me Some Credit是Kaggle上一个信用风险评估的数据科学竞赛,挑战者需利用提供的金融和生活信息预测个人信贷违约概率。 Give Me Some Credit 是Kaggle上的一个关于信用评分的项目,旨在通过改进信用评分技术来预测借款人未来两年内可能面临的财务困境。银行在市场经济中扮演着关键角色,它们决定谁可以获得融资以及贷款的具体条件。为了市场的顺利运作和社会的发展,个人和公司需要获得信贷支持。信用评分算法可以估算借款人的违约概率,这成为银行做出是否发放贷款决策的重要依据。我们的目标是建立一个模型,帮助借款人更好地了解他们的财务状况,并作出最佳的金融决策。
  • Kaggle “Give Me Some Credit竞赛的原始
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    Give Me Some Credit 是Kaggle举办的一场信用评分预测竞赛的数据集,包含大量申请者的财务信息和行为记录,用于开发精确的风险评估模型。 这是从Kaggle上下载的“give me some credit”信用比赛的数据集,用于个人信用评估相关的机器学习模型。
  • 在Kaggle上使Give Me Some Credit进行挖掘
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    本项目是在Kaggle平台上利用“Give Me Some Credit”数据集开展的数据挖掘与信用风险评估分析,旨在通过模型预测个人信贷违约概率。 在Kaggle上的“Give Me Some Credit”数据集上进行了挖掘分析,并结合信用评分卡的建立原理,从数据预处理、变量选择、建模分析到创建信用评分,构建了一个简单的信用评分系统。
  • Give Me Some Credit.zip
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    Give Me Some Credit 是一首充满活力的歌曲,鼓励听众自信地追求梦想。歌词中充满了积极向上的信息和对个人价值的认可。 这是从Kaggle上下载的“give me some credit”信用比赛的原始数据,用于个人信用评估相关机器学习模型。因为课程结课需要练习,免费上传此数据供大家分享使用。如果有积分方面的问题,请联系我。
  • 冠疫情代码验报告
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    本项目深入剖析新冠疫情数据,提供详尽的数据分析与可视化教程,涵盖从数据收集到结果解释全流程,并附有完整的编程代码和详细的实验报告。适合数据分析初学者实践学习。 新冠疫情数据分析项目实战 附完整项目代码 实验报告
  • Kaggle.zip
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    本数据集为用于预测客户信用风险评估的机器学习挑战资源,包含申请人的详细信息及历史交易记录,旨在帮助开发者构建精准的信用卡评分模型。 经过一番寻找终于找到了这个资源,并上传供大家共享使用,希望对大家有所帮助。欢迎下载或永久保存。这是从Kaggle平台获取的信用评分数据集,如果在Kaggle上不方便下载的话,可以从这里下载。请注意:下载此资源需要花费2个积分,这是平台的最低设置要求。
  • YOLOv8标追踪资源 - 源码与
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    本资源包提供YOLOv8目标追踪完整源码及训练所需数据集,助力开发者快速实现高效精准的目标追踪应用开发。 这一资源包含了完整的YOLOv8目标追踪项目的源码及相关数据集,旨在为学习和研究YOLOv8提供一个实际操作的案例。资源内的源码基于最新的YOLOv8模型,专注于实现高效准确的物体追踪功能,并且适用于各种现实场景。此外,还附带了用于训练和测试的数据集,这些数据集经过精心选择和预处理,以确保可以有效地用于模型的训练和验证。无论您是深度学习领域的初学者还是希望在自己的项目中实现物体追踪功能的开发者,这个资源都将是一个简单的参考。通过下载和探索这个资源,您可以方便地理解YOLOv8的工作原理,并在实际项目中应用这一先进的目标追踪技术。该源码与一篇详细介绍YOLOV8实现目标追踪任务的文章相对应,您可以通过阅读这篇文章来进一步了解相关概念和技术细节。
  • Kaggle
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    Kaggle信用卡评分会数据集包含大量申请者的详细信息,用于预测个人信用风险。该数据集广泛应用于机器学习模型训练与验证。 本段落件包含来自Kaggle的信用评分数据。如果在Kaggle上无法下载该资源,请在这里进行下载。请注意,下载此资源需要花费2个积分,这是平台设定的最低要求,各位自行解决即可。