Eşikler ve karmaşıklık (confusion) matrisleri
Temerrüt için eşik belirlemeyi inceledin, peki bu genel performansı nasıl etkiler? Bunu görmek için önce karmaşıklık matrisleriyle etkilerine bakabilirsin.
Karmaşıklık matrisini burada hatırla:
Temerrüt olasılığı için farklı eşik değerleri belirle ve değişen değerlerin model performansını nasıl etkilediğini görmek için bir karmaşıklık matrisi kullan.
Tahminlerin bulunduğu preds_df veri çerçevesi ile clf_logistic modeli çalışma alanına yüklendi.
Bu egzersiz
Python ile Kredi Riski Modellemesi
kursunun bir parçasıdırUygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Set the threshold for defaults to 0.5
____[____] = ____[____].apply(lambda x: 1 if x > ____ else 0)
# Print the confusion matrix
print(____(____,____[____]))