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Kaggle “Give Me Some Credit” 信用竞赛的原始数据

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简介：
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。

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  • Kaggle “Give Me Some Credit” 信用竞赛的原始数据
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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。
     
  • Kaggle上的Give Me Some Credit数据集
    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数据集
    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。
     
  • 在Kaggle上使用Give Me Some Credit数据进行数据挖掘分析
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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
    优质
    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。
     
  • Credit Me with Kaggle Source Data
    优质
    Credit Me with Kaggle Source Data 是一个利用Kaggle平台提供的信用数据集进行信用风险评估和预测的数据科学项目。通过模型训练，旨在提高信贷审批过程中的准确性和效率。 Give Me Some Credit 是一个 Kaggle 数据集，可供下载用于研究和学习目的，请勿用于商业用途。
     
  • 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
    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 HousePrices竞赛的数据预处理
    优质
    本篇文章将介绍在Kaggle House Prices竞赛中进行数据预处理的方法与技巧，包括缺失值填充、特征编码和异常值检测等步骤。 Kaggle比赛中的HousePrices数据预处理部分的完整代码包含非常详细的注释，属于数据挖掘预处理的经典流程性代码。
     
  • 广告实时竞价数据[Kaggle竞赛].zip
    优质
    该数据集为Kaggle竞赛专用资源，包含大量广告实时竞价相关信息，旨在帮助参赛者分析用户在线行为与广告投放效果，优化营销策略。 广告实时竞价数据广告实时竞价数据广告实时竞价数据广告实时竞价数据广告实时竞价数据广告实时竞价数据广告实时竞价数据
     
  • 2018 Kaggle竞赛用相机源识别数据集
    优质
    本数据集为2018年Kaggle竞赛中使用的相机源识别专用资料，包含大量照片及其对应的拍摄设备信息，旨在促进图像元数据与来源分析研究。 相机源识别的数据集（2018 Kaggle竞赛数据集）。