Modificare le probabilità a priori
Come accennato nel video, puoi anche cambiare le probabilità a priori per ottenere un albero di decisione. Questo è un modo indiretto per regolare l’importanza delle misclassificazioni per ciascuna classe. Puoi specificare un altro argomento all’interno di rpart() per includere le probabilità a priori. L’argomento che ti serve ha la seguente forma
parms = list(prior=c(non_default_proportion, default_proportion))
Il pacchetto rpart è già caricato nel tuo workspace.
Questo esercizio fa parte del corso
Credit Risk Modeling in R
Istruzioni dell'esercizio
- Modifica il codice fornito in modo da costruire un albero di decisione, includendo l’argomento
parmse impostando la proporzione dei non-default a 0.7 e dei default a 0.3 (devono sempre sommare a 1). Inoltre, includi anchecontrol = rpart.control(cp = 0.001). - Disegna l’albero di decisione usando la funzione plot e il nome dell’oggetto albero. Aggiungi un secondo argomento "uniform=TRUE" per ottenere rami di uguale dimensione.
- Aggiungi le etichette all’albero usando la funzione
text()e il nome dell’oggetto dell’albero di decisione.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Change the code below such that a tree is constructed with adjusted prior probabilities.
tree_prior <- rpart(loan_status ~ ., method = "class",
data = training_set)
# Plot the decision tree
# Add labels to the decision tree