Memvisualisasikan kuantil penerimaan

Anda sudah memahami cara kerja quantile() untuk menghitung ambang batas, dan telah melihat contoh bagaimana fungsi ini membagi pinjaman menjadi diterima dan ditolak. Seperti apa ambang batas tersebut untuk himpunan uji, dan bagaimana Anda dapat memvisualisasikannya?

Untuk memeriksanya, Anda dapat membuat histogram dari probabilitas dan menambahkan garis referensi untuk ambang batas. Dengan ini, Anda dapat menunjukkan secara visual di mana ambang batas berada dalam distribusi.

Prediksi model clf_gbt_preds telah dimuat ke dalam workspace.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Pemodelan Risiko Kredit dengan Python

Lihat Kursus

Instruksi latihan

Buat histogram dari probabilitas prediksi clf_gbt_preds.
Hitung ambang batas untuk tingkat penerimaan 85% menggunakan quantile(). Simpan nilai ini sebagai threshold.
Plot histogram lagi, namun kali ini tambahkan garis referensi menggunakan .axvline().

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# 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.____()

Edit dan Jalankan Kode