Alterando as probabilidades a priori

Como mencionado no vídeo, você também pode alterar as probabilidades a priori para obter uma árvore de decisão. Essa é uma forma indireta de ajustar a importância das classificações incorretas para cada classe. Você pode especificar outro argumento dentro de rpart() para incluir as probabilidades a priori. O argumento que você precisa tem o seguinte formato

parms = list(prior=c(non_default_proportion, default_proportion))

O pacote rpart já está carregado no seu ambiente de trabalho.

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Modelagem de Risco de Crédito em R

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Instruções do exercício

Altere o código fornecido para construir uma árvore de decisão, incluindo o argumento parms e mudando a proporção de não inadimplentes para 0.7 e de inadimplentes para 0.3 (elas devem sempre somar 1). Além disso, inclua também control = rpart.control(cp = 0.001).
Faça o gráfico da árvore de decisão usando a função plot e o nome do objeto da árvore. Adicione um segundo argumento "uniform=TRUE" para obter ramificações de tamanho igual.
Adicione rótulos à árvore usando a função text() e o nome do objeto da árvore de decisão.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Change the code below such that a tree is constructed with adjusted prior probabilities.
tree_prior <- rpart(loan_status ~ ., method = "class",
                    data = training_set)

# Plot the decision tree


# Add labels to the decision tree

Editar e executar o código