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credit-default-dataset.csv

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简介：
credit-default-dataset.csv包含了与信用违约相关的数据集，包括客户信息、信贷细节及违约情况等变量，适用于风险评估和预测模型。 该数据集为自行生成并自愿放弃所有权利，公开供大家使用。其中列名仿造实际系统中的名称，度量为模拟数据。现已取消积分限制，可以随意获取。

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  • credit-default-dataset.csv
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    credit-default-dataset.csv包含了与信用违约相关的数据集，包括客户信息、信贷细节及违约情况等变量，适用于风险评估和预测模型。 该数据集为自行生成并自愿放弃所有权利，公开供大家使用。其中列名仿造实际系统中的名称，度量为模拟数据。现已取消积分限制，可以随意获取。
     
  • Pima Indians Diabetes Dataset.csv
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    Pima Indians Diabetes Dataset.csv包含了用于预测皮马印第安人女性糖尿病发病风险的数据集，包括各种健康指标和结果变量。 已将文件设置为CSV格式，并添加了中文表头以方便阅读理解。由于很多人缺乏积分，因此也设置了免费下载选项，希望大家一起努力。
     
  • default配置文件
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    默认配置文件是系统或应用程序中预设的设置集合，用户可依据个人需求进行修改以满足个性化使用要求。 我花了很长时间配了一个CodeBlocks主题，并且之前还下载了十几个官方的CodeBlocks主题。
     
  • plexus-container-default-3.1.0-org.codehaus.plexus
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    Plexus Container Default 3.1.0是Apache Plexus项目中的一个核心模块，它为构建基于OSGi的服务提供了默认容器实现。此版本由org.codehaus.plexus组织发布，适用于依赖注入和管理组件生命周期的Java应用开发。 标题 org.codehaus.plexus.plexus-container-default.3.1.0 指的是一个特定版本的 Plexus 容器默认组件，其版本号为 3.1.0。Plexus 是用于构建、管理和运行软件组件的一个框架，在 Maven 和其他 Apache 软件项目中广泛应用。这个组件是 Plexus 容器的核心部分，负责管理组件的生命周期和依赖关系。 描述中的“刚导入美团CAT监控时大家一般会报的jar包缺失网上又找不到”表明了在集成美团 CAT（Cooperating Application Toolkit）监控系统时，“org.codehaus.plexus.plexus-container-default.3.1.0”可能是必需的一个组件。CAT 是一个用于实时监控分布式应用性能和健康状况的平台，尤其适用于微服务架构环境。由于网上难以找到这个特定版本的 jar 包，作者提供了此压缩包以帮助开发者解决导入 CAT 时可能出现的依赖问题。 标签 plexus 和 cat 明确地将该组件与 Plexus 和 CAT 关联起来，表明该压缩包可能包含了解决 Plexus 与 CAT 集成过程中遇到的问题所需的解决方案。 从压缩包子文件的名称来看，虽然没有提供具体的文件名列表，但通常这样的列表会包括构成此版本的 Plexus 容器默认组件的所有必要的 jar 文件。开发者需要将这些文件放入本地 Maven 仓库中，以确保项目在构建时能够正确引用并解析依赖关系。 详细的Plexus Container知识点如下： 1. **Plexus架构**：这是一个基于组件模型的框架，提供创建、配置和管理组件的方法。 2. **容器功能**：负责组件生命周期的管理，并处理组件间的依赖注入，确保每个组件在其运行所需的条件具备时被正确初始化并启动。 3. **组件配置方式**：支持通过 XML 或 Java 代码进行灵活地设置组件行为。 4. **插件体系设计**：允许轻松扩展框架以添加自定义功能或插件来满足特定需求。 5. **Maven集成**：Plexus 是 Maven 的关键组成部分，提供了许多内部机制如构建生命周期、插件管理和依赖解析等。 6. **CAT监控系统支持**：在 CAT 系统中使用时可能需要此版本的 Plexus 组件以确保监控服务能够正常运行。 7. **本地仓库管理**：将该压缩包中的文件加入到开发环境下的 Maven 本地仓库，可以提升构建速度并保证项目的依赖一致性。 总之，“org.codehaus.plexus.plexus-container-default.3.1.0”对于那些在使用美团 CAT 监控系统时遇到依赖问题的开发者来说是一个宝贵的资源。它提供必要的 Plexus 组件支持，有助于顺利进行系统的监控和开发工作。
     
  • German Credit Data (1).csv
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    German Credit Data (1).csv 是一个包含了德国信贷数据的数据集，主要用于信用风险评估模型的研究和开发。 这是一份信用评分卡模型的数据，您可以自行获取。
     
  • Credit Me with Kaggle Source Data
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    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。
     
  • Prediction of Default Clients for Lending Club Loans
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    本文探讨了利用机器学习技术预测LendingClub贷款客户的违约情况，旨在为信贷风险评估提供有效工具和策略。 在这个项目中，我使用了公开的LendingClub数据集进行分析，该数据集包含从2007年到2017年的约160万笔贷款记录，每条记录有大约150个相关特征信息。我的目标是构建一个预测模型来评估贷款是否会被全额偿还或被冲销，以降低公司的信贷违约风险，并识别影响这一决策的关键因素。 我首先分析了数据中具有价值的特征以及这些特征之间的相互关系及其与目标变量的相关性。通过KS检验确认某些功能对“已全额支付”和“清算”的分配有显著差异。根据Pearson相关系数的结果，预测贷款被冲销的重要指标包括贷款利率、贷款期限、FICO评分及债务收入比等。 进一步利用随机森林分类器进行特征重要性的评估后发现，贷款利率与债务收入比是影响模型预测结果的关键因素。
     
  • 训练数据集：credit-a.csv
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    credit-a.csv 是一个用于信用风险评估的数据集，包含申请人的各种信息，如收入、就业情况等，旨在预测个人的信贷违约概率。 日月光华Tensorflow简明课程使用数据集credit-a.csv。
     
  • Credit Card Fraud Detection: A Deep Learning Model
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    本研究提出了一种基于深度学习模型的信用卡欺诈检测方法，通过分析交易数据中的复杂模式有效识别欺诈行为，提升金融安全水平。 Credit_Card_Fraud_Detection 深度学习模型用于检测信用卡欺诈交易。数据集包含了2013年9月欧洲持卡人通过信用卡进行的交易记录，在两天内发生的总计284,807笔交易中，有492起被标记为欺诈行为。该数据集中阳性类别（即欺诈）占所有交易的比例仅为0.172%，因此数据集呈现高度不平衡的特点。
     
  • Corporate-Credit-Rating-Factor-Importance-Does-ESG-Matter-
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    本文探讨了企业在信贷评级中各因素的重要性，并深入分析了环境、社会和治理（ESG）标准是否对企业信用等级具有影响。 在我的博士论文的第一篇中使用了各种Python代码、LaTeX代码以及结果来探讨企业信用评级的重要性，并着重研究ESG（环境、社会与治理）因素的影响。 本段落使用的财务比率通过一个函数从WRDS数据库获取，该函数可以返回美国和全球上市公司的69个季度的财务数据。此外，论文中的Python代码连接到Refinitiv Eikon API以检索用于分析的宏观经济、微观经济以及ESG相关指标的数据。