Pemilihan ambang
Anda tahu ada pertukaran (trade-off) antara metrik seperti recall gagal bayar (default), recall tidak gagal bayar (non-default), dan akurasi model. Salah satu cara mudah untuk memperkirakan nilai ambang awal yang baik adalah dengan melihat plot ketiganya menggunakan matplotlib. Dengan grafik ini, Anda dapat melihat bagaimana masing-masing metrik berubah saat Anda mengubah nilai ambang dan menemukan titik di mana kinerja ketiganya cukup baik untuk digunakan pada data kredit.
Nilai ambang thresh, nilai recall gagal bayar def_recalls, nilai recall tidak gagal bayar nondef_recalls, dan skor akurasi accs telah dimuat ke dalam workspace. Untuk membuat plot lebih mudah dibaca, array ticks untuk penanda sumbu-x juga telah dimuat.
Latihan ini adalah bagian dari kursus
Pemodelan Risiko Kredit dengan Python
Latihan interaktif praktis
Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.
plt.plot(____,____)
plt.plot(____,____)
plt.plot(____,____)
plt.xlabel("Probability Threshold")
plt.xticks(ticks)
plt.legend(["Default Recall","Non-default Recall","Model Accuracy"])
plt.____()