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演習

受入率を固定したときの不良率を計算する

この動画では、次の情報が与えられたときに、銀行のローン・ポートフォリオにおける不良率（すなわちデフォルト率の割合）を計算する方法を学びました。

  1. ある特定のモデル
  2. 受入率

この演習では、以前に学習したプルーニング後の決定木 ptree_prior を用い、受入率を80%とした場合に、銀行が見込む不良率を計算します。参考として、右側にこの決定木のプロットが表示されています。

指示

100 XP
  • スクリプトには、プルーニングした木と test_set を使ってデフォルト確率を予測するコードが用意されています。predict() を決定木に対して使う場合、デフォルト確率は2列目にあります。そのため predict() の結果に [,2] を付けています。
  • prob_default_prior を使って、受入率80%となるカットオフを求めましょう。これには quantile() 関数を使い、第2引数を 0.8 に設定します。オブジェクト名は cutoff_prior としてください。
  • 実際の二値デフォルト予測（0 または 1）を得るためのコードが用意されています。ifelse() を使用します。オブジェクト名は bin_pred_prior_80 としてください。
  • 受入率80%に基づき、受理されたローンに対応する test_set のデフォルト指標を選択するコードが用意されています。
  • 受理されたローンについて、デフォルトの割合（不良率）を計算してください。これは accepted_status_prior_80 に含まれる 1 の出現数を、このベクトルの要素数で割ったものです。Rコンソールに結果を出力してください。