Daha ayırt edici modeller oluşturma
Önceki egzersizde, temerrüt için tahmin edilen olasılıkların aralığı oldukça dardı. Konuştuğumuz gibi, düşük temerrüt oranlarında küçük tahmin olasılıkları beklenir; ancak daha büyük modeller kurmak (temelde: daha fazla yordayıcı eklemek) tahminlerinin aralığını genişletebilir.
Bunun nihayetinde daha iyi tahminlere yol açıp açmayacağı ise hâlâ doğrulanmalıdır ve yeni eklenen yordayıcıların kalitesine bağlıdır. Ama önce, daha büyük modellerin aralığı nasıl genişletebildiğine bir bak.
Bu egzersiz
R ile Kredi Riski Modellemesi
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
log_model_small'ı yaptığın şekildelog_model_fulloluştur, ancak bu kez veri setindeki mevcut tüm yordayıcıları dahil et. Her sütunun adını tek tek yazmak istemiyorsan,loan_status ~ .kullanarak tüm değişkenleri seçebilirsin.- Test setindeki tüm gözlemler için
predict()kullanarak tahmin vektörünpredictions_all_full'u oluştur. Bu değerlerin temerrüt olasılığını temsil ettiğine dikkat et. - Tahminlerin aralığına bak.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Change the code below to construct a logistic regression model using all available predictors in the data set
log_model_small <- glm(loan_status ~ age + ir_cat, family = "binomial", data = training_set)
# Make PD-predictions for all test set elements using the the full logistic regression model
# Look at the predictions range