Până acum ai explorat predicția probabilității de nerambursare folosind atât LogisticRegression(), cât și XGBClassifier(). Ai analizat câteva scoruri și ai văzut exemple de predicții, dar care este efectul general asupra performanței portofoliului? Încearcă să folosești pierderea așteptată ca scenariu pentru a ilustra importanța testării diferitelor modele.

A fost creat un cadru de date numit portfolio care combină probabilitățile de nerambursare pentru ambele modele, pierderea în caz de nerambursare (presupune 20% deocamdată) și loan_amnt, care va fi considerată expunerea la nerambursare.

Cadrul de date cr_loan_prep, împreună cu seturile de antrenament X_train și y_train, au fost încărcate în spațiul de lucru.

Validarea încrucișată pentru modelele de credit

Create Your Free Account