Przewidywanie prawdopodobieństwa niewywiązania się ze zobowiązań
W filmie przyglądałeś/przyglądałaś się przewidywanemu prawdopodobieństwu niewywiązania się ze zobowiązań dla jednego przypadku w zbiorze testowym. Na szczęście możesz przewidzieć to prawdopodobieństwo dla wszystkich przypadków naraz, korzystając z funkcji predict().
Po uzyskaniu wszystkich predykcji dla elementów zbioru testowego warto sprawdzić, jak dobrze model radzi sobie z rozróżnianiem klientów – wystarczy przyjrzeć się zakresowi przewidywanych prawdopodobieństw. Wąski zakres oznacza, że predykcje dla poszczególnych przypadków niewiele się od siebie różnią, co może świadczyć o tym, że model nie jest zbyt skuteczny w odróżnianiu dobrych klientów od złych. Przy niskich odsetkach niespłacanych kredytów zauważysz, że model na ogół przewiduje bardzo niskie prawdopodobieństwa niewywiązania się ze zobowiązań. Czas przyjrzeć się pierwszemu modelowi.
log_model_small jest wczytany do środowiska roboczego.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Modelowanie ryzyka kredytowego w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Kod służący do przewidywania dla
test_casez filmu został skopiowany do twojego środowiska roboczego. Zmodyfikuj go tak, aby funkcjapredict()była zastosowana do wszystkich przypadków wtest_set. Wynik możesz zapisać w obiekciepredictions_all_small. - Oceń wstępnie zdolność dyskryminacyjną modelu, korzystając z funkcji
range().
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Make PD-predictions for all the test set elements using the "log_model_small" logistic regression model
predictions_all_small <- predict(log_model_small, newdata = test_case, type = "response")
# Look at the range of the object "predictions_all_small"