Kötü oranlar

Kabul oranını göz önünde bulundurarak, artık kabul edilen krediler içindeki kötü oranı analiz edebilirsin. Böylece kabul edilenler arasındaki temerrüt yüzdesini görebileceksin.

Kabul oranı ve kötü oranın etkisini düşün. Kabul oranını, portföyde daha az temerrüt olsun diye belirliyoruz çünkü temerrütler daha maliyetli. Kötü oran, test verilerindeki temerrüt yüzdesinden daha az olacak mı?

Tahminler veri çerçevesi test_pred_df çalışma alanına yüklendi.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Kredi Riski Modellemesi

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

Tahminler veri çerçevesinin ilk beş satırını yazdır.
Yalnızca tahmin edilen kredi durumu 0 olan kredileri içeren accepted_loans adlı bir alt küme oluştur.
Alt kümenin true_loan_status değerlerine göre sum() ve .count() kullanarak kötü oranı hesapla.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Print the top 5 rows of the new data frame
print(____.____())

# Create a subset of only accepted loans
____ = ____[____['pred_loan_status'] == ____]

# Calculate the bad rate
print(np.____(____['true_loan_status']) / ____['true_loan_status'].____())

Kodu Düzenle ve Çalıştır