• Dataset之GermanCreditData:GermanCreditData数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略


    Dataset之GermanCreditData:GermanCreditData数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略

    目录

    GermanCreditData数据集的简介

    1、数据集描述

    GermanCreditData数据集的下载

    GermanCreditData数据集的使用方法


    GermanCreditData数据集的简介

            德国信用数据,该数据集来自汉堡大学统计与计量研究所的教授,Hans Hofmann博士所收集制作。

    1、数据集描述

    备注:DM指德国货币—马克,1DM≈11RMB

    字段英文

    中文

    描述

    7个数值型

    Duration in month

    月持续时间

    Credit amount

    信用额度

    Installment rate in percentage of disposable income

    分期付款率占可支配收入的百分比

    Present residence since

    现居住地至今

    Age in years

    年龄

    Number of existing credits at this bank

    这家银行的现有信贷数量

    Number of people being liable to provide maintenance for

    有责任为其提供维修服务的人数

    13个类别型

    Status of existing checking account

    现有支票账户的状态

    A11 :      ... <    0 DM

    A12 : 0 <= ... <  200 DM

    A13 :      ... >= 200 DM /salary assignments for at least 1 year至少 1 年的工资分配

    A14 : no checking account无账户

    Credit history

    信用记录

    A30 : no credits taken/all credits paid back duly

    A31 : all credits at this bank paid back duly

    A32 : existing credits paid back duly till now

    A33 : delay in paying off in the past

    A34 : critical account/other credits existing (not at this bank)

    Purpose

    目的

    A40 : car (new)

    A41 : car (used)

    A42 : furniture/equipment

    A43 : radio/television

    A44 : domestic appliances

    A45 : repairs

    A46 : education

    A47 : (vacation - does not exist?)

    A48 : retraining

    A49 : business

    A410 : others

    Savings account/bonds

    储蓄账户/债券

    A61 :          ... <  100 DM

    A62 :   100 <= ... <  500 DM

    A63 :   500 <= ... < 1000 DM

    A64 :          .. >= 1000 DM

    A65 :   unknown/ no savings account

    Present employment since

    至今工作至今

    A71 : unemployed

    A72 :       ... < 1 year

    A73 : 1  <= ... < 4 years  

    A74 : 4  <= ... < 7 years

    A75 :       .. >= 7 years

    Personal status and sex

    个人地位和性别

    A91 : male   : divorced/separated

    A92 : female : divorced/separated/married

    A93 : male   : single

    A94 : male   : married/widowed

    A95 : female : single

    Other debtors / guarantors

    其他债务人/担保人

    A101 : none

    A102 : co-applicant

    A103 : guarantor

    Property

    财产

    A121 : real estate

    A122 : if not A121 : building society savings agreement/life insurance

    A123 : if not A121/A122 : car or other, not in attribute 6

    A124 : unknown / no property

    Other installment plans

    其他分期付款计划

    A141 : bank

    A142 : stores

    A143 : none

    Housing

    住房

    A151 : rent

    A152 : own

    A153 : for free

    Job

    工作

    A171 : unemployed/ unskilled  - non-resident

    A172 : unskilled - resident

    A173 : skilled employee / official

    A174 : management/ self-employed/highly qualified employee/ officer

    Telephone

    电话

    A191 : none

    A192 : yes, registered under the customers name

    foreign worker

    外籍工人

    A201 : yes

    A202 : no

       

    GermanCreditData数据集的下载

    数据集链接UCI Machine Learning Repository

    GermanCreditData数据集的使用方法

    相关案例
    ML之LoR:基于信用卡数据集利用LoR逻辑回归算法实现如何开发通用信用风险评分卡模型之全流程讲解_一个处女座的程序猿的博客-CSDN博客
    https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/125418213

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/125419202