임계값 선택
기본적으로 부도 재현율(default recall), 비부도 재현율(non-default recall), 그리고 모델 정확도 사이에는 상충 관계가 있다는 것을 알고 계시죠. matplotlib으로 이 세 가지를 한 그래프에 그려 보면, 적절한 시작 임계값을 손쉽게 가늠할 수 있어요. 이 그래프를 통해 임계값을 바꿔 가며 각 지표가 어떻게 변하는지 확인하고, 신용 데이터에 사용하기에 세 지표가 모두 충분히 좋은 지점을 찾을 수 있습니다.
임계값 배열 thresh, 부도 재현율 def_recalls, 비부도 재현율 nondef_recalls, 그리고 정확도 점수 accs가 워크스페이스에 로드되어 있습니다. 그래프를 더 읽기 쉽게 하려고 x축 눈금을 위한 배열 ticks도 함께 로드했습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 신용 리스크 모델링
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
plt.plot(____,____)
plt.plot(____,____)
plt.plot(____,____)
plt.xlabel("Probability Threshold")
plt.xticks(ticks)
plt.legend(["Default Recall","Non-default Recall","Model Accuracy"])
plt.____()