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デフォルト確率の予測

動画では、テストセットの1件に対する予測デフォルト確率を確認しました。幸い、predict() 関数を使えば、テストセット内のすべてのケースについて一度に確率を予測できます。

テストセットの全ケースに対する予測を得たら、まずは予測確率の範囲を見て、このモデルがどの程度うまく識別できているかの感触をつかむとよいです。範囲が小さいということは、テストセットの予測値があまり離れておらず、優良顧客と不良顧客をうまく見分けられていない可能性があります。デフォルト率が低い場合は、一般に非常に低いデフォルト確率が予測されることに気づくでしょう。さっそく最初のモデルを見ていきましょう。

log_model_small はワークスペースに読み込まれています。

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演習の手順

  • 動画で示した test_case の予測コードがワークスペースにコピーされています。これを変更し、predict() 関数を test_set の全ケースに適用してください。結果は predictions_all_small オブジェクトに保存できます。
  • モデルの識別性能をざっくり把握するために、range() を使って予測確率の範囲を確認しましょう。

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。

# Make PD-predictions for all the test set elements using the "log_model_small" logistic regression model
predictions_all_small <- predict(log_model_small, newdata = test_case, type = "response")

# Look at the range of the object "predictions_all_small"
コードを編集して実行