Prédire la probabilité de défaut
Dans la vidéo, vous avez examiné la probabilité prédite de défaut pour un seul cas dans l'ensemble de test. Heureusement, vous pouvez prédire la probabilité pour tous les cas de l'ensemble de test en une seule fois à l'aide de la fonction predict().
Une fois toutes les prédictions obtenues pour les éléments de l'ensemble de test, il est utile d'avoir un premier aperçu de la capacité du modèle à discriminer en regardant l'étendue des probabilités prédites. Une petite étendue signifie que les prédictions pour les cas de l'ensemble de test sont rapprochées; le modèle pourrait donc ne pas très bien distinguer les bons des mauvais clientes et clients. Avec de faibles pourcentages de défaut, vous remarquerez qu'en général, des probabilités de défaut très faibles sont prédites. Il est temps d'examiner un premier modèle.
log_model_small est déjà chargé dans l'espace de travail.
Cette activité fait partie du cours
Modélisation du risque de crédit en R
Instructions de l’exercice
- Le code de prédiction de
test_casemontré dans la vidéo est copié dans votre espace de travail. Modifiez-le pour que la fonctionpredict()soit appliquée à tous les cas detest_set. Vous pouvez stocker le résultat dans l'objetpredictions_all_small. - Obtenez un premier aperçu de la capacité de discrimination du modèle avec
range()
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Make PD-predictions for all the test set elements using the "log_model_small" logistic regression model
predictions_all_small <- predict(log_model_small, newdata = test_case, type = "response")
# Look at the range of the object "predictions_all_small"