Rata de neperformanță

Acum că ai înțeles rata de acceptare, poți analiza rata de neperformanță în cadrul împrumuturilor acceptate. Astfel, vei putea vedea ce procent din cazurile de neplată au fost acceptate.

Gândește-te la impactul ratei de acceptare și al ratei de neperformanță. Stabilim o rată de acceptare pentru a reduce numărul de neplăți din portofoliu, deoarece acestea sunt mai costisitoare. Oare rata de neperformanță va fi mai mică decât procentul de neplăți din datele de testare?

Dataframe-ul cu predicții test_pred_df a fost încărcat în spațiul de lucru.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modelarea Riscului de Credit în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Afișează primele cinci rânduri ale dataframe-ului cu predicții.
Creează un subset numit accepted_loans care conține doar împrumuturile unde statusul prezis este 0.
Calculează rata de neperformanță pe baza coloanei true_loan_status din subset, folosind sum() și .count().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Print the top 5 rows of the new data frame
print(____.____())

# Create a subset of only accepted loans
____ = ____[____['pred_loan_status'] == ____]

# Calculate the bad rate
print(np.____(____['true_loan_status']) / ____['true_loan_status'].____())

Editează și rulează codul