사전확률 변경하기

영상에서 설명했듯이, 의사결정나무를 만들 때 사전확률(prior probabilities)을 변경할 수도 있습니다. 이는 각 클래스의 오분류 중요도를 간접적으로 조정하는 방법이에요. rpart() 안에 또 다른 인수를 지정해 사전확률을 포함할 수 있습니다. 사용하실 인수 형태는 다음과 같습니다.

parms = list(prior=c(non_default_proportion, default_proportion))

rpart 패키지는 이미 작업 공간에 로드되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 배우는 신용 위험 모델링

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연습 안내

제공된 코드를 수정해 의사결정나무를 만들되, 인수 parms를 포함하고 비연체 비율을 0.7, 연체 비율을 0.3으로 변경하세요(두 값의 합은 항상 1이어야 합니다). 추가로 control = rpart.control(cp = 0.001)도 포함하세요.
함수 plot과 트리 객체 이름을 사용해 의사결정나무를 그리세요. 동일한 크기의 가지가 나오도록 두 번째 인수로 "uniform=TRUE"를 추가하세요.
함수 text()와 의사결정나무 객체 이름을 사용해 트리에 레이블을 추가하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Change the code below such that a tree is constructed with adjusted prior probabilities.
tree_prior <- rpart(loan_status ~ ., method = "class",
                    data = training_set)

# Plot the decision tree


# Add labels to the decision tree

코드 편집 및 실행