Includerea unei matrice de pierderi

În al treilea rând, poți include o matrice de pierderi, care modifică importanța relativă a clasificării greșite a unui default ca non-default față de un non-default ca default. Vrei să subliniezi că clasificarea greșită a unui default ca non-default ar trebui penalizată mai sever. Includerea unei matrice de pierderi se face tot prin argumentul parms.

parms = list(loss = matrix(c(0, cost_def_as_nondef, cost_nondef_as_def, 0), ncol=2))

Astfel, construiești o matrice 2x2 cu zerouri pe diagonală și penalități de pierdere modificate în afara diagonalei. Matricea de pierderi implicită are valoarea unu în afara diagonalei.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modelarea riscului de credit în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Modifică codul furnizat astfel încât să fie inclusă o matrice de pierderi, cu o penalizare de 10 ori mai mare atunci când un default real este clasificat greșit ca non-default. Aceasta se face înlocuind cost_def_as_nondef cu 10 și cost_nondef_as_def cu 1. Similar cu ce ai făcut în exercițiile anterioare, include rpart.control pentru a relaxa parametrul de complexitate la 0,001.
Reprezintă grafic arborele de decizie folosind funcția plot și numele obiectului arbore. Adaugă al doilea argument uniform = TRUE pentru a obține ramuri de dimensiuni egale, apoi adaugă etichete arborelui folosind text() cu numele obiectului arbore.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Change the code below such that a decision tree is constructed using a loss matrix penalizing 10 times more heavily for misclassified defaults.
tree_loss_matrix <- rpart(loan_status ~ ., method = "class",
                          data =  training_set)


# Plot the decision tree


# Add labels to the decision tree

Editează și rulează codul