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。

AUC に基づく入力選択