Visualización de cuantiles de aceptación
Sabes cómo funciona quantile() para calcular un umbral, y has visto un ejemplo de lo que hace para dividir los préstamos en aceptados y rechazados. ¿Qué aspecto tiene este umbral para el conjunto de pruebas, y cómo puedes visualizarlo?
Para comprobarlo, puedes crear un histograma de las probabilidades y añadir una línea de referencia para el umbral. Con esto, puedes mostrar visualmente dónde existe el umbral en la distribución.
Las predicciones del modelo clf_gbt_preds se han cargado en el espacio de trabajo.
Este ejercicio forma parte del curso
Modelado del riesgo crediticio en Python
Instrucciones de ejercicio
- Crea un histograma de las probabilidades previstas
clf_gbt_preds. - Calcula el umbral para un porcentaje de aceptación del 85 % utilizando
quantile(). Guarda este valor comothreshold. - Traza de nuevo el histograma, pero esta vez añade una línea de referencia utilizando
.axvline().
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# Plot the predicted probabilities of default
plt.____(____, color = 'blue', bins = 40)
# Calculate the threshold with quantile
____ = np.____(____, ____)
# Add a reference line to the plot for the threshold
plt.____(x = ____, color = 'red')
plt.____()