Calcularea ratei de risc pentru o rată de acceptare fixă

În videoclip, ai învățat cum să calculezi rata de risc (sau procentul de nerambursări) din portofoliul de credite al unei bănci, pornind de la:

un model specific
rata de acceptare

În acest exercițiu, vei calcula rata de risc pe care o bancă o poate anticipa atunci când folosește arborele redus ptree_prior pe care l-ai antrenat anterior, împreună cu o rată de acceptare de 80%. Ca memento, arborele este reprezentat grafic în partea dreaptă.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modelarea riscului de credit în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

În script, ai la dispoziție codul pentru a genera predicții privind probabilitatea de nerambursare folosind arborele redus și test_set. Reține că, atunci când folosești funcția predict() pentru un arbore, probabilitatea de nerambursare se găsește în a doua coloană. De aceea, [,2] a fost adăugat la funcția predict().
Obține pragul de decizie care conduce la o rată de acceptare de 80%, folosind prob_default_prior. Poți utiliza funcția quantile() în acest scop, setând al doilea argument la 0.8. Atribuie rezultatul numelui cutoff_prior.
Codul pentru obținerea predicțiilor binare efective de nerambursare (0 sau 1) este deja furnizat. Folosește ifelse() aici. Numește obiectul bin_pred_prior_80.
Codul pentru selectarea indicatorilor de nerambursare din test_set pentru creditele acceptate conform unei rate de acceptare de 80% este deja furnizat.
Calculează procentul de nerambursări (sau „rata de risc") pentru creditele acceptate. Acesta reprezintă numărul de apariții ale valorii 1 în accepted_status_prior_80, împărțit la numărul total de elemente din acest vector. Afișează rezultatul în consola R.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Make predictions for the probability of default using the pruned tree and the test set.
prob_default_prior <- predict(ptree_prior, newdata = test_set)[ ,2]

# Obtain the cutoff for acceptance rate 80%
  

# Obtain the binary predictions.
bin_pred_prior_80 <- ifelse(prob_default_prior > cutoff_prior, 1, 0)

# Obtain the actual default status for the accepted loans
accepted_status_prior_80 <- test_set$loan_status[bin_pred_prior_80 == 0]

# Obtain the bad rate for the accepted loans

Editează și rulează codul