Predicția probabilității de nerambursare

În video ai văzut cum se obține probabilitatea de nerambursare pentru un singur caz din setul de testare. Din fericire, poți face predicții pentru toate cazurile din setul de testare dintr-o dată, folosind funcția predict().

După ce ai obținut toate predicțiile pentru elementele din setul de testare, este util să îți faci o primă impresie despre cât de bine discriminează modelul, analizând intervalul probabilităților prezise. Un interval mic înseamnă că predicțiile pentru cazurile din setul de testare sunt foarte apropiate între ele, ceea ce poate indica faptul că modelul nu este foarte eficient în a-i separa pe clienții buni de cei rău-platnici. Când procentele de nerambursare sunt scăzute, vei observa că, în general, sunt prezise probabilități de nerambursare foarte mici. Este momentul să arunci o primă privire asupra unui model.

log_model_small este încărcat în spațiul de lucru.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modelarea riscului de credit în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Codul pentru predicția test_case din video este copiat în spațiul tău de lucru. Modifică codul astfel încât funcția predict() să fie aplicată tuturor cazurilor din test_set. Poți stoca rezultatele în obiectul predictions_all_small.
Obține o primă impresie despre cât de bine discriminează modelul, folosind range()

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Make PD-predictions for all the test set elements using the "log_model_small" logistic regression model
predictions_all_small <- predict(log_model_small, newdata = test_case, type = "response")

# Look at the range of the object "predictions_all_small"

Editează și rulează codul