しきい値の選択
デフォルト再現率、非デフォルト再現率、モデルの正解率などの指標にはトレードオフがあることをご存じですね。良い開始しきい値をおおまかに見つける簡単な方法は、matplotlib でこれら3つをまとめてプロットして確認することです。グラフを見ることで、しきい値を変えたときに各指標がどう動くかを把握でき、クレジットデータで実用に足る水準で3つすべての性能が良好になるポイントを探せます。
しきい値 thresh、デフォルト再現率 def_recalls、非デフォルト再現率 nondef_recalls、正解率 accs はワークスペースに読み込まれています。プロットを見やすくするため、x軸の目盛り用配列 ticks も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。
plt.plot(____,____)
plt.plot(____,____)
plt.plot(____,____)
plt.xlabel("Probability Threshold")
plt.xticks(ticks)
plt.legend(["Default Recall","Non-default Recall","Model Accuracy"])
plt.____()