같은 의사결정나무를 다시 살펴보겠습니다. 오른쪽 리프의 비율이 10/44에서 20/34로 바뀐다면, 이전 연습 문제에서 계산한 이득(gain)은 어떻게 달라질까요?
이 연습은 강의의 일부입니다
이론을 실습으로 바꾸는 인터랙티브 연습 중 하나를 만나보세요
이 장에서는 신용 위험 모형에 대한 전반적인 소개로 시작합니다. 실제 데이터셋을 살펴본 뒤, 신용 위험 모형을 적용하기 전에 데이터셋을 적절한 형식으로 전처리합니다.
로지스틱 회귀는 여전히 신용 위험 모델링에서 널리 쓰이는 방법입니다. 이 장에서는 R에서 신용 데이터에 로지스틱 회귀 모형을 적용하는 방법을 배웁니다.
분류나무는 신용 위험 모델링 분야에서 또 다른 인기 있는 방법입니다. 이 장에서는 R을 사용해 신용 데이터로 분류나무를 구축하는 방법을 배웁니다.
현재 연습
이 장에서는 여러 신용 위험 모형으로부터 얻은 결과를 어떻게 평가하고 비교할 수 있는지 학습합니다.
