1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Modelowanie ryzyka kredytowego w R
Connected

ćwiczenie

Uwzględnianie macierzy strat

Trzecim sposobem na dostosowanie modelu jest uwzględnienie macierzy strat, która zmienia względną wagę błędów klasyfikacji – konkretnie: sklasyfikowania faktycznego defaultu jako braku defaultu i odwrotnie. Zależy ci na tym, by błędna klasyfikacja defaultu jako braku defaultu była surowiej penalizowana. Macierz strat można zdefiniować w argumencie parms.

parms = list(loss = matrix(c(0, cost_def_as_nondef, cost_nondef_as_def, 0), ncol=2))

W ten sposób tworzysz macierz 2×2 z zerami na przekątnej i zmienionymi karami poza przekątną. Domyślna macierz strat ma jedynki poza przekątną.

Instrukcje

100 XP
  • Zmodyfikuj podany kod tak, aby uwzględniał macierz strat, w której kara za błędną klasyfikację faktycznego defaultu jako braku defaultu jest 10 razy większa. W tym celu zastąp cost_def_as_nondef wartością 10, a cost_nondef_as_def wartością 1. Podobnie jak w poprzednich ćwiczeniach, dodaj rpart.control, aby poluzować parametr złożoności do 0,001.
  • Wyświetl drzewo decyzyjne, używając funkcji plot i nazwy obiektu drzewa. Dodaj drugi argument uniform = TRUE, aby uzyskać gałęzie równej długości, a następnie dodaj etykiety do drzewa za pomocą funkcji text(), podając nazwę obiektu drzewa.