Zacznij terazZacznij za darmo

Wizualizacja kwantyli akceptacji

Wiesz już, jak działa quantile() przy wyznaczaniu progu i jak dzieli pożyczki na zaakceptowane i odrzucone. Jak ten próg wygląda dla zbioru testowego i jak można go zwizualizować?

Możesz w tym celu utworzyć histogram prawdopodobieństw i dodać linię odniesienia wskazującą próg. Dzięki temu wyraźnie zobaczysz, w którym miejscu rozkładu próg się znajduje.

Przewidywania modelu clf_gbt_preds zostały już załadowane do środowiska pracy.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Modelowanie ryzyka kredytowego w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Utwórz histogram przewidywanych prawdopodobieństw clf_gbt_preds.
  • Oblicz próg dla współczynnika akceptacji wynoszącego 85%, używając funkcji quantile(). Zapisz tę wartość jako threshold.
  • Narysuj histogram ponownie, tym razem dodając linię odniesienia za pomocą .axvline().

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Plot the predicted probabilities of default
plt.____(____, color = 'blue', bins = 40)

# Calculate the threshold with quantile
____ = np.____(____, ____)

# Add a reference line to the plot for the threshold
plt.____(x = ____, color = 'red')
plt.____()
Edytuj i uruchom kod