《表1 相关数据资料表：机器学习算法信用风险预测模型》

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《机器学习算法信用风险预测模型》

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将判断客户是否有潜在违约风险的数据分为两个类型，一个为静态数据类型，其主要包含用户基本情况以及用户检测量表；另一类为动态数据，其主要包含客户的银行信息记录（如流水信息，基本信用信息），第三方支付记录等。其中动态信息随着客户的时时状态而发生改变，其具体情况如表1所示。