Choix du seuil
Vous savez qu'il existe un compromis entre des mesures comme le rappel des défauts, le rappel des non-défauts et la justesse du modèle. Une façon simple d'estimer une bonne valeur de seuil de départ est d'examiner un tracé des trois à l'aide de matplotlib. Avec ce graphique, vous pouvez voir l'allure de chacune de ces mesures au fur et à mesure que vous changez les valeurs de seuil et trouver le point où la performance des trois est suffisamment bonne pour être utilisée avec les données de crédit.
Les valeurs de seuil thresh, les valeurs de rappel des défauts def_recalls, les valeurs de rappel des non-défauts nondef_recalls et les scores de justesse accs ont été chargés dans l'espace de travail. Pour faciliter la lecture du graphique, le tableau ticks pour les graduations de l'axe des x a aussi été chargé.
Cette activité fait partie du cours
Modélisation du risque de crédit en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
plt.plot(____,____)
plt.plot(____,____)
plt.plot(____,____)
plt.xlabel("Probability Threshold")
plt.xticks(ticks)
plt.legend(["Default Recall","Non-default Recall","Model Accuracy"])
plt.____()