Intuição sobre undersampling
Checagem de intuição de novo! Agora você viu os efeitos de fazer undersampling no conjunto de treino para melhorar a previsão de inadimplência. Você fez undersampling do conjunto de treino X_train, e isso teve um impacto positivo no AUC e no recall para inadimplências do novo modelo. Os dados de treino tinham desbalanceamento de classes, o que é normal para a maioria dos dados de crédito.
Você não fez undersampling do conjunto de teste X_test. Por que não fazer undersampling do conjunto de teste também?
Este exercício faz parte do curso
Modelagem de Risco de Crédito em Python
Exercício interativo prático
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