风险识别数据集.zip-ITADN社区

风险识别数据集.zip

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风险识别数据集包含各类潜在威胁和危险因素的相关信息与统计资料，旨在支持风险评估、预测及预防措施的研究与发展。风险识别数据集.zip

糖尿病预测风险数据集.zip

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该数据集包含了用于预测个体患糖尿病风险的相关信息，包括年龄、性别、家族史等变量，适用于机器学习模型训练与测试。数据集来源于孟加拉国锡尔赫特市医院的糖尿病患者问卷，并已获得批准。特征信息包括：年龄范围为20至65岁；性别分为1.男 2.女；多尿症情况分为1.是 2.否；突然体重减轻情况分为1.是 2.否；多食症情况分为1.是 2.否；视觉模糊情况分为1.是 2.否；瘙痒症状分为1.是 2.否；烦躁情绪状态分为1.是 2.否；康复延迟状况分为1.是 2.否；部分偏瘫情况为1.是 2.否；肌肉无力状况为1.是 2.否；脱发情况为1.是 2.否；肥胖情况为1.是 2.否。类别标签包括正面和负面，分别用数字表示：1代表正面，2代表负面。

德国信用风险数据集

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《德国信用风险数据集》是一个公开的数据集合，包含大量关于个人信用历史的信息。该资源主要用于训练和评估机器学习模型在信贷风险管理中的应用能力。信用分类。使用german_credit_data.csv数据集进行相关分析和建模。

金融风险控制-数据集

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本数据集聚焦于金融领域的风险管理，涵盖贷款、投资及市场波动等多个方面，旨在通过数据分析预测和预防潜在的金融风险。金融风控是信息技术与风险管理在金融服务领域中的深度融合，其主要目的是通过数据分析来预防和管理金融机构面临的信用风险、市场风险以及操作风险。在这个数据集中，我们有两个关键文件：`train.csv` 和 `testA.csv`，它们很可能是用于训练和测试机器学习模型的数据。 `train.csv` 文件通常包含了大量历史数据，这些数据用于训练模型。在金融风控的背景下，这些数据可能包括但不限于客户的个人信息（如年龄、性别、职业、收入）、信贷历史（借款、还款记录、逾期情况）、交易行为（消费习惯、转账记录）以及资产状况（房产、车辆等）。此外，还包含了一些欺诈指标以帮助识别潜在的风险。训练过程会运用各种机器学习算法，例如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机和神经网络等，以找出能够预测风险的特征和模式。 `testA.csv` 文件则用于评估模型在未知数据上的表现。这部分数据在模型训练时未被使用，因此可以更准确地反映模型的实际应用效果。测试集的数据结构通常与训练集相似，但结果变量（如违约或欺诈标签）通常是隐藏的，需要由模型去预测。金融风控数据分析中的预处理步骤至关重要。这包括数据清洗（处理缺失值、异常值和重复记录）、特征工程（创建新的预测变量，例如客户的信用评分和债务比率），以及特征选择（确定对目标变量影响最大的特征）。此外，在面对不平衡的数据集时，如欺诈案例远少于正常交易的情况，则可能需要采用过采样、欠采样或合成新样本等方法来改善模型的学习效率。构建好模型后，常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1分数。在金融风控中，由于误判可能导致巨大损失，因此往往更关注查准率（即预测为欺诈的案例中有多少是真实的）和查全率（真实存在的风险被正确识别的比例），以确保既能有效识别欺诈行为又能减少不必要的警报。模型部署与监控也是整个流程的关键环节。模型需要根据市场变化实时或定期更新，同时要监测其性能并及时调整参数。在金融风控场景下，快速响应和更新能力至关重要，因为金融市场环境及客户行为会不断发生变化。这个数据集为研究和实践金融风控提供了机会，并涵盖了从预处理、训练到测试评估的多个环节。通过深入挖掘数据中的模式与关联性，可以建立有效的风险控制策略以降低金融机构的风险并保障业务稳定运行。

基于Python的文本风险识别实现.zip

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本项目为一个使用Python编写的文本风险识别系统，旨在自动检测和评估给定文本中的潜在风险因素。通过机器学习算法，对多种类型的风险进行精准分类与定位。 Python实现基于文本的风险识别功能。该过程涉及使用Python编写代码来分析和检测文本中的潜在风险因素或模式。这可能包括但不限于情感分析、关键词匹配以及机器学习模型的应用，以提高准确性与效率。重写后的句子更加简洁明了，并且去除了重复的部分：利用Python进行文本风险的自动识别研究。此方法主要通过运用自然语言处理技术和算法来扫描和评估文档中的潜在威胁或敏感信息，从而达到预防及控制的目的。

金融风险预测的数据集

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该数据集旨在提供全面的金融交易记录和市场动态信息，用于构建和评估金融风险预测模型，涵盖多种潜在风险因素。 sample_submit.csv testA.csv train.csv

信用风险的数据分类集

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本数据集专注于信用风险管理，涵盖多种关键变量及其与信贷违约的相关性分析，为金融模型构建和预测提供坚实基础。客户是否有风险？数据描述：这些数据包含客户的交易记录及人口统计信息，并展示了其持有特定银行产品的高风险或低风险属性。内容范围：该数据集规模较小，适合初学者进行机器学习和统计建模概念的实践与实验。具体的数据文件包括： - payment_data.csv：客户卡支付的历史记录。 - id: 客户ID - Ovdt1, Ovd t2, Ovdt3: 分别表示逾期类型1、逾期类型2及逾期时间数类型3 - 总OVD：总逾期天数 - 正常付款产品编号：信用额度，产品更新日期，账户更新日期等信息 - customer_data.csv： - 包含已编码的客户人口统计数据和类别属性。 - 类别功能包括fea1, fea3, fea5, fea6, fea7以及fea9 - 标签为0表示低信用风险，标签为1则代表高信用风险。

花卉识别数据集.zip

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《花卉识别数据集》包含了多种常见及珍稀花卉的高清图片和详细标注信息，旨在促进机器学习算法在图像分类领域的研究与应用。 Flowers Recognition（花卉识别数据集）.zip

数字识别器数据集.zip

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《数字识别器数据集》包含大量手写数字图像及其标签，适用于训练和测试机器学习模型，尤其在手写字符识别领域具有重要应用价值。该数据包是从Kaggle上下载的，仅限于用于学习交流。

建立信用卡客户的风险识别模型.zip

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本项目旨在通过数据分析和机器学习技术，构建信用卡客户的信用风险评估模型，以实现精准的风险管理和预防信贷损失。为了推进信用卡业务的良性发展并减少坏账风险，各大银行都进行了信用卡客户风险识别的相关工作。某银行现有的风险识别模型随时间推移已不再适应当前的业务需求，因此需要重新构建新的风险识别模型。

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