最適な閾値を見つける

あなたは顧客の延滞（default）を防ぐことを目的としたキャンペーンを実施しているとします。予測結果を活用すると、キャンペーンの設計に役立ちます。このとき、閾値の選び方が成果に直結します。キャンペーンのコストと報酬が分かっていれば、どの閾値が最も妥当かを経験的に評価できます。本演習では次のシナリオを想定します。

キャンペーンの結果、顧客が延滞しなかった（つまり延滞を正しく予測できた＝真陽性）場合、1000€の報酬を得ます。一方で、もともと延滞しない顧客に対してキャンペーンを実施してしまった（つまり延滞を誤って予測した＝偽陽性）場合、250€のコストが発生します。

前の演習から、制約付きモデルが最良だったことが分かっています。したがって、そのモデルについてのみ最適な閾値を計算してください。予測値はdefaultDataデータフレームのpredNew列に保存されています。SDMToolsパッケージを使用してください。