しきい値と混同行列
デフォルトのしきい値を設定する方法を見てきましたが、これは全体のパフォーマンスにどのような影響を与えるでしょうか。これを確認するには、まず混同行列を使って影響を可視化してみます。
混同行列は次のとおりです。
デフォルト確率のしきい値をいくつか変えて設定し、混同行列を使って値の変化がモデルのパフォーマンスにどう影響するかを確認しましょう。
予測のデータフレーム preds_df と、モデル clf_logistic はワークスペースに読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶクレジットリスクモデリング
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Set the threshold for defaults to 0.5
____[____] = ____[____].apply(lambda x: 1 if x > ____ else 0)
# Print the confusion matrix
print(____(____,____[____]))