전략 시각화

이제 확장된 전략 테이블 strat_df가 준비되었어요. 테이블이 분석하기 어려울 만큼 크지는 않지만, 시각화를 통해 한눈에 개요를 파악할 수 있어요.

각 열의 분포는 박스 플롯으로 확인해 보세요. Acceptance Rate의 분포가 Bad Rate 열과 비슷해 보인다면 문제가 있을 수 있어요. 이는 모델의 보정(calibration)이 예상보다 훨씬 나쁠 가능성을 의미합니다.

또한 선형 그래프로 전략 곡선을 시각화할 수도 있어요. Acceptance Rate를 독립 변수, Bad Rate를 종속 변수로 두면 됩니다.

전략 테이블 strat_df는 워크스페이스에 로드되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 신용 리스크 모델링

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Visualize the distributions in the strategy table with a boxplot
____.____()
plt.show()