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Calculando a bad rate com uma taxa de aceitação fixa

No vídeo, você aprendeu como calcular a bad rate (ou a porcentagem de inadimplências) na carteira de empréstimos de um banco quando são fornecidos:

  1. um modelo específico
  2. a taxa de aceitação

Neste exercício, você vai calcular a bad rate que um banco pode esperar ao usar a árvore podada ptree_prior que você ajustou antes, e uma taxa de aceitação de 80%. Como lembrete, a árvore está plotada à sua direita.

Este exercício faz parte do curso

Modelagem de Risco de Crédito em R

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Instruções do exercício

  • No script, foi fornecido o código para fazer previsões da probabilidade de inadimplência usando a árvore podada e o test_set. Lembre-se de que, ao usar a função predict() para uma árvore, a probabilidade de inadimplência está na segunda coluna. Portanto, [,2] foi anexado à função predict().
  • Obtenha o cut-off que leva a uma taxa de aceitação de 80%, usando prob_default_prior. Você pode usar a função quantile() para isso, definindo o segundo argumento como 0.8. Atribua o nome cutoff_prior.
  • O código para obter as previsões binárias reais de inadimplência (0 ou 1) é fornecido. Veja ifelse() aqui. Nomeie o objeto bin_pred_prior_80.
  • Foi fornecido o código para selecionar os indicadores de inadimplência do test_set para os empréstimos aceitos de acordo com uma taxa de aceitação de 80%.
  • Calcule a porcentagem de inadimplências (ou a "bad rate") para os empréstimos aceitos. Isso é o número de ocorrências de 1 em accepted_status_prior_80, dividido pelo número total de instâncias nesse vetor. Imprima a solução no seu console do R.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Make predictions for the probability of default using the pruned tree and the test set.
prob_default_prior <- predict(ptree_prior, newdata = test_set)[ ,2]

# Obtain the cutoff for acceptance rate 80%
  

# Obtain the binary predictions.
bin_pred_prior_80 <- ifelse(prob_default_prior > cutoff_prior, 1, 0)

# Obtain the actual default status for the accepted loans
accepted_status_prior_80 <- test_set$loan_status[bin_pred_prior_80 == 0]

# Obtain the bad rate for the accepted loans

Editar e executar o código