थ्रेशहोल्ड चयन
आप जानते हैं कि default recall, non-default recall, और मॉडल accuracy जैसे मेट्रिक्स के बीच एक trade-off होता है. एक अच्छा शुरुआती थ्रेशहोल्ड मान करीब-करीब तय करने का आसान तरीका है कि matplotlib का उपयोग करके इन तीनों का प्लॉट देखें. इस ग्राफ़ के साथ, आप देख पाएँगे कि थ्रेशहोल्ड मान बदलने पर हर मेट्रिक कैसा दिखता है और वह बिंदु ढूँढ पाएँगे जहाँ तीनों का प्रदर्शन इतना अच्छा हो कि उसे क्रेडिट डेटा में उपयोग किया जा सके.
थ्रेशहोल्ड मान thresh, default recall मान def_recalls, non-default recall मान nondef_recalls और accuracy स्कोर accs वर्कस्पेस में लोड कर दिए गए हैं. प्लॉट को पढ़ना आसान बनाने के लिए x-axis tick marks के लिए array ticks भी लोड किया गया है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में क्रेडिट रिस्क मॉडलिंग
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
plt.plot(____,____)
plt.plot(____,____)
plt.plot(____,____)
plt.xlabel("Probability Threshold")
plt.xticks(ticks)
plt.legend(["Default Recall","Non-default Recall","Model Accuracy"])
plt.____()