Creare il set di training da diverse combinazioni di colonne influisce sul modello e sui valori di importanza delle colonne. Una selezione diversa di colonne influisce anche sugli F-1 score, la combinazione di precision e recall, del modello? Puoi rispondere a questa domanda addestrando due modelli diversi su due insiemi di colonne diversi e verificando le prestazioni.

Predire in modo errato come non-default dei prestiti che invece andranno in default può portare a perdite inattese, soprattutto se la probabilità di default per questi prestiti era molto bassa. Puoi usare l'F-1 score per i default per vedere con quanta accuratezza i modelli prevedono i default.

I dati di credito, cr_loan_prep, e i due insiemi di colonne di training X e X2 sono stati caricati nell’ambiente di lavoro. I modelli gbt e gbt2 sono già stati addestrati.

Sbilanciamento di classe nei dati dei prestiti

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