È il momento di esaminare più da vicino la valutazione del modello. Qui l’impostazione della soglia per la probabilità di default ti aiuterà ad analizzare le prestazioni del modello tramite il report di classificazione.

Creare un data frame con le probabilità rende più semplice lavorarci, perché puoi sfruttare tutta la potenza di pandas. Applica la soglia ai dati e controlla il conteggio dei valori per entrambe le classi di loan_status per vedere quante previsioni di ciascun tipo vengono generate. Questo ti aiuterà a interpretare i punteggi del report di classificazione.

L’insieme di dati cr_loan_prep, il modello di regressione logistica addestrato clf_logistic, i valori reali dello stato del prestito y_test e le probabilità previste preds sono già caricati nell’ambiente di lavoro.

Prestazioni del modello di credito

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