Encontrar el umbral óptimo

Imagina que estás lanzando una campaña cuyo objetivo es evitar que los clientes incurran en impagos (default). Puedes diseñar tu campaña basándote en tus predicciones. Por ello, la elección del umbral es esencial para tus resultados. Si conoces los costes y las recompensas de tu campaña, puedes comprobar empíricamente qué umbral es más razonable. En este ejercicio, nos enfrentamos al siguiente escenario:

Si un cliente no incurre en impago gracias a nuestra campaña, es decir, si predecimos correctamente el impago (true positive), obtenemos una recompensa de 1000€. Sin embargo, si dirigimos la campaña a un cliente que no habría incurrido en impago de todas formas, es decir, si predecimos erróneamente que incurrirá en impago (false positive), afrontamos un coste de 250€.

En el ejercicio anterior vimos que el modelo restringido era el mejor. Así que calcula únicamente el umbral óptimo para ese modelo. Las predicciones están guardadas en la columna predNew del dataframe defaultData. Usa el paquete SDMTools.