受理率の影響

次に、各ローンの loan_amnt を確認して、受理率がポートフォリオに与える影響を理解しましょう。新しいローン集合である X_test について、平均ローン金額のような計算値を使ったクロス集計が利用できます。ここでは、各件数に平均の loan_amnt 値を掛け合わせます。

これらの値を表示する際は、通貨形式でフォーマットして、より現実的な見た目にしてみてください。クレジットリスクは結局のところお金の話だからです。次のコードで実現できます。

pd.options.display.float_format = '${:,.2f}'.format

X_test から loan_amnt 列を取り込んだ、予測のデータフレーム test_pred_df はワークスペースに読み込まれています。

.describe() を使って loan_amnt 列の要約統計量を表示します。
loan_amnt の平均値を計算して avg_loan に保存します。
pandas の表示形式を '${:,.2f}' に設定します。
真のローンステータスと予測ローンステータスのクロス集計を表示し、各セルに avg_loan を掛けた値を出力します。