Le tableau de stratégie et la courbe de stratégie

En répétant les calculs effectués dans l'exercice précédent pour plusieurs taux d'acceptation, vous pouvez obtenir un tableau de stratégie. Ce tableau peut s'avérer utile pour les banques, car il leur donne une meilleure vision pour définir une stratégie d'acceptation.

Vous savez maintenant calculer un taux de mauvais dossiers pour un taux d'acceptation donné, donc la fonction strategy_bank a été écrite et chargée dans votre espace de travail pour accélérer le tout. Cette fonction calcule le seuil de décision (cut-off) et le taux de mauvais dossiers pour les taux d'acceptation qui sont des multiples de 5 % (0 %, 5 %, 10 %, …).

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Modélisation du risque de crédit en R

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Instructions de l’exercice

Jetez un coup d'œil à la fonction strategy_bank.
Le vecteur predictions_cloglog contient les probabilités prévues de défaut à l'aide du modèle cloglog utilisé au chapitre 2; le vecteur predictions_loss_matrix contient les probabilités prévues de défaut à l'aide de l'arbre élagué incluant une matrice de pertes (construit au chapitre 3). Appliquez la fonction strategy_bank à chacun de ces vecteurs de prédictions et assignez les noms strategy_cloglog et strategy_loss_matrix, respectivement.
Les tableaux de stratégie peuvent être obtenus en combinant les noms d'objets avec $table.
Les courbes de stratégie ont été tracées pour vous. La courbe de stratégie du modèle d'arbre montre un comportement plutôt étrange. En raison de la structure des arbres de classification, vous avez plus de chances d'observer de « sauts » curieux. De plus, l'arbre avec une matrice de pertes était très volumineux, ce qui pourrait indiquer un surapprentissage.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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")

Modifier et exécuter le code