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（1）数据总体概述 本次数据共分为两个数据集，train_x.csv、train_target.csv和test_x.csv，其中train_x.csv为训练集的特征，train_target.csv为训练集的目标变量，其中，为了增强模型的泛化能力，训练集由两个阶段的样本组成，由字段isNew标记。test_x.csv为测试集的特征，特征变量与训练集一致。建模的目标即根据训练集对模型进行训练，并对测试集进行预测。
（2）数据字段说明
a)为用户基本属性信息
id, target, certId, gender, age, dist, edu, job, ethnic, highestEdu, certValidBegin, certValidStop,
b) 借贷相关信息 loanProduct, lmt, basicLevel, bankCard, residentAddr, linkRela,setupHour, weekday,
c) 用户征信相关信息 x_0至x_78以及ncloseCreditCard, unpayIndvLoan, unpayOtherLoan, unpayNormalLoan, 5yearBadloan 该部分数据涉及较为第三方敏感数据
（1）数据总体概述 本次数据共分为两个数据集，train_x.csv、train_target.csv和test_x.csv，其中train_x.csv为训练集的特征，train_target.csv为训练集的目标变量，其中，为了增强模型的泛化能力，训练集由两个阶段的样本组成，由字段isNew标记。test_x.csv为测试集的特征，特征变量与训练集一致。建模的目标即根据训练集对模型进行训练，并对测试集进行预测。
（2）数据字段说明
a)为用户基本属性信息
id, target, certId, gender, age, dist, edu, job, ethnic, highestEdu, certValidBegin, certValidStop,
b) 借贷相关信息 loanProduct, lmt, basicLevel, bankCard, residentAddr, linkRela,setupHour, weekday,
c) 用户征信相关信息 x_0至x_78以及ncloseCreditCard, unpayIndvLoan, unpayOtherLoan, unpayNormalLoan, 5yearBadloan 该部分数据涉及较为第三方敏感数据