स्वीकृति के क्वांटाइल्स का विज़ुअलाइज़ेशन
आप जानते हैं कि quantile() थ्रेशहोल्ड निकालने के लिए कैसे काम करता है, और आपने देखा है कि यह लोन को स्वीकार और अस्वीकार में कैसे बाँटता है। टेस्ट सेट के लिए यह थ्रेशहोल्ड कैसा दिखता है, और आप इसे कैसे विज़ुअलाइज़ कर सकते हैं?
इसे जाँचने के लिए, आप probabilities का एक histogram बना सकते हैं और थ्रेशहोल्ड के लिए एक reference line जोड़ सकते हैं। इससे आप distribution में थ्रेशहोल्ड कहाँ आता है, इसे विज़ुअली दिखा पाएँगे।
मॉडल प्रेडिक्शंस clf_gbt_preds वर्कस्पेस में लोड कर दिए गए हैं।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में क्रेडिट रिस्क मॉडलिंग
अभ्यास निर्देश
- अनुमानित probabilities
clf_gbt_predsका histogram बनाएँ। quantile()का उपयोग करके 85% acceptance rate के लिए थ्रेशहोल्ड निकालें। इस मान कोthresholdके रूप में स्टोर करें।- histogram को फिर से प्लॉट करें, लेकिन इस बार
.axvline()का उपयोग करके एक reference line जोड़ें।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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.____()