信用データを探索する
このコースの演習を通して、動画で説明したデータセット loan_data を扱います。
loan_data を渡されたら、まずはデフォルト（延滞/不履行）になったローンに注目したいところです。デフォルト件数と比率を把握しましょう。デフォルトは稀なので、ローンデータでは常にその比率を確認します。ここでは CrossTable() 関数がとても役立ちます。
デフォルト情報は目的変数 loan_status に格納されており、1 が default、0 が non-default を表します。
変数の構造を理解し、思いがけない傾向がないか確認するには、loan_status といくつかの factor 変数との関係を調べるとよいでしょう。たとえば、grade G（最悪の信用格付け）の顧客グループでは、grade A（最良の信用格付け）グループよりもデフォルト比率が大幅に高いと予想されます。
便利なことに、CrossTable() は2つのカテゴリ変数にも適用できます。さっそく確かめてみましょう！
この演習はコースの一部です
R で学ぶクレジットリスク・モデリング
演習の手順
str()を使ってデータ構造を確認し、データセットに慣れましょう。library()で gmodels パッケージを読み込みます。これは DataCamp のサーバーにすでにインストールされています。- 引数を1つだけ渡して、
loan_data$loan_statusのCrossTable()を確認します。 xにloan_data$grade、yにloan_data$loan_statusを指定してCrossTable()を呼び出します。行方向の比率だけが必要なので、prop.rをTRUEにし、prop.c、prop.t、prop.chisqはFALSEに設定します（これらのデフォルトはTRUEで、列比率、全体比率、各セルのカイ二乗寄与が含まれてしまいます。ここでは不要です）。
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。
# View the structure of loan_data
# Load the gmodels package
# Call CrossTable() on loan_status
# Call CrossTable() on grade and loan_status