Seleção de limite
Você sabe que há uma troca entre métricas como recuperação de inadimplência, recuperação de não inadimplência e precisão do modelo. Uma maneira fácil de você se aproximar de um bom valor de limite inicial é observar um gráfico de todos os três usando matplotlib. Com esse gráfico, você pode ver a aparência de cada uma dessas métricas à medida que altera os valores de limite e encontra o ponto em que o desempenho de todas as três é bom o suficiente para ser usado nos dados de crédito.
Os valores de limite thresh, os valores de recall padrão def_recalls, os valores de recall não padrão nondef_recalls e as pontuações de precisão accs foram carregados no espaço de trabalho. Para facilitar a leitura do gráfico, a matriz ticks para as marcas de escala do eixo x também foi carregada.
Este exercício faz parte do curso
Modelagem de risco de crédito em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
plt.plot(____,____)
plt.plot(____,____)
plt.plot(____,____)
plt.xlabel("Probability Threshold")
plt.xticks(ticks)
plt.legend(["Default Recall","Non-default Recall","Model Accuracy"])
plt.____()