Ai folosit modele de regresie logistică și arbori cu gradient boosting. Este momentul să le compari pentru a decide care dintre ele va fi folosit pentru predicțiile finale.

Unul dintre cei mai simpli pași de început pentru a compara capacitatea diferitelor modele de a prezice probabilitatea de default este să analizezi metricile din classification_report(). Astfel, poți vedea mai multe scoruri de evaluare alăturate pentru fiecare model. Deoarece datele și modelele sunt de obicei dezechilibrate – cu puține cazuri de default –, concentrează-te pentru moment pe metricile aferente acestora.

Modelele antrenate clf_logistic și clf_gbt au fost încărcate în spațiul de lucru, împreună cu predicțiile lor preds_df_lr și preds_df_gbt. Pentru fiecare a fost folosit un prag de 0.4. Setul de testare y_test este, de asemenea, disponibil.

Strategia de creditare și pierderea minimă așteptată

Create Your Free Account