La tabla de estrategia y la curva de estrategia

Repitiendo los cálculos que hiciste en el ejercicio anterior para varias tasas de aceptación, puedes obtener una tabla de estrategia. Esta tabla puede ser una herramienta útil para los bancos, ya que les da una mejor visión para definir una estrategia de aceptación.

Ya sabes calcular la tasa de malos para una determinada tasa de aceptación, así que se ha escrito la función strategy_bank y se ha cargado en tu espacio de trabajo para agilizar las cosas. Esta función calcula el umbral (cut-off) y la tasa de malos para tasas de aceptación que son múltiplos del 5% (0%, 5%, 10%, …).

Este ejercicio forma parte del curso

Modelización del riesgo de crédito en R

Ver curso

Instrucciones del ejercicio

Echa un vistazo a la función strategy_bank.
El vector predictions_cloglog contiene probabilidades predichas de impago usando el modelo cloglog que usaste en el capítulo 2; el vector predictions_loss_matrix contiene las probabilidades predichas de impago usando el árbol podado con una matriz de pérdidas (construido previamente en el capítulo 3). Aplica la función strategy_bank a cada uno de los vectores de predicciones y asigna los nombres strategy_cloglog y strategy_loss_matrix, respectivamente.
Las tablas de estrategia se obtienen usando los nombres de los objetos en combinación con $table.
Las curvas de estrategia ya se han representado por ti. La curva de estrategia del modelo de árbol muestra un comportamiento bastante extraño. Debido a la estructura de los árboles de clasificación, aquí es más probable que aparezcan "saltos" raros. Además, el árbol con matriz de pérdidas era muy grande, por lo que esto podría ser resultado de sobreajuste.

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# Have a look at the function strategy_bank


# Apply the function strategy_bank to both predictions_cloglog and predictions_loss_matrix



# Obtain the strategy tables for both prediction-vectors


# Plot the strategy functions
par(mfrow = c(1,2))
plot(strategy_cloglog$accept_rate, strategy_cloglog$bad_rate, 
     type = "l", xlab = "Acceptance rate", ylab = "Bad rate", 
     lwd = 2, main = "logistic regression")

plot(strategy_loss_matrix$accept_rate, strategy_loss_matrix$bad_rate, 
     type = "l", xlab = "Acceptance rate", 
     ylab = "Bad rate", lwd = 2, main = "tree")

Editar y ejecutar código