Visualiser les quantiles d'acceptation
Vous savez comment quantile() calcule un seuil et vous avez vu un exemple montrant comment il sert à répartir les prêts en acceptés et refusés. À quoi ressemble ce seuil pour l'ensemble de test et comment pouvez-vous le visualiser?
Pour le vérifier, vous pouvez créer un histogramme des probabilités et ajouter une ligne de repère pour le seuil. Cela vous permet de montrer visuellement où se situe le seuil dans la distribution.
Les prédictions du modèle clf_gbt_preds ont été chargées dans l'espace de travail.
Cette activité fait partie du cours
Modélisation du risque de crédit en Python
Instructions de l’exercice
- Créez un histogramme des probabilités prédites
clf_gbt_preds. - Calculez le seuil pour un taux d'acceptation de 85 % avec
quantile(). Enregistrez cette valeur dansthreshold. - Tracez de nouveau l'histogramme, mais cette fois ajoutez une ligne de repère avec
.axvline().
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# 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.____()