V tuto chvíli ses zabýval/a předpovídáním pravděpodobnosti selhání pomocí LogisticRegression() i XGBClassifier(). Prošel/a sis různé metriky a ukázky predikcí – ale jaký je celkový dopad na výkonnost portfolia? Zkus použít očekávanou ztrátu jako scénář, který ukáže, jak důležité je testovat různé modely.

Byl vytvořen datový rámec portfolio, který kombinuje pravděpodobnosti selhání pro oba modely, ztrátu při selhání (prozatím předpokládej 20 %) a sloupec loan_amnt, který bude představovat expozici při selhání.

Datový rámec cr_loan_prep spolu s trénovacími sadami X_train a y_train jsou načteny do pracovního prostředí.

Výběr proměnných pro modelování kreditního rizika

Create Your Free Account