Eşik seçimi
Varsayılan geri çağırım, varsayılan olmayan geri çağırım ve model doğruluğu gibi metrikler arasında bir ödünleşim olduğunu biliyorsun. Başlangıç için iyi bir eşik değerini yaklaşık olarak bulmanın kolay bir yolu, matplotlib kullanarak bu üçünün grafiğine bakmaktır. Bu grafikle, eşiği değiştirdikçe her bir metriğin nasıl göründüğünü görebilir ve kredi verisi için üçünün de performansının yeterince iyi olduğu noktayı bulabilirsin.
Eşik değerleri thresh, varsayılan geri çağırım değerleri def_recalls, varsayılan olmayan geri çağırım değerleri nondef_recalls ve doğruluk skorları accs çalışma alanına yüklendi. Grafiği okumayı kolaylaştırmak için, x eksenindeki işaretler için ticks dizisi de yüklendi.
Bu egzersiz
Python ile Kredi Riski Modellemesi
kursunun bir parçasıdırUygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
plt.plot(____,____)
plt.plot(____,____)
plt.plot(____,____)
plt.xlabel("Probability Threshold")
plt.xticks(ticks)
plt.legend(["Default Recall","Non-default Recall","Model Accuracy"])
plt.____()