1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Mô hình hóa Rủi ro Tín dụng bằng Python
Connected

Bài tập

Chọn cột và hiệu suất mô hình

Việc tạo tập huấn luyện từ các tổ hợp cột khác nhau sẽ ảnh hưởng đến mô hình và giá trị mức độ quan trọng của các cột. Vậy liệu chọn bộ cột khác nhau có tác động đến điểm F-1 (kết hợp giữa precision và recall) của mô hình không? Bạn có thể trả lời câu hỏi này bằng cách huấn luyện hai mô hình khác nhau trên hai tập cột khác nhau và kiểm tra hiệu suất.

Dự đoán sai các khoản vay vỡ nợ thành không vỡ nợ có thể dẫn đến tổn thất bất ngờ nếu xác suất vỡ nợ của các khoản vay này rất thấp. Bạn có thể dùng điểm F-1 cho lớp vỡ nợ để xem các mô hình dự đoán vỡ nợ chính xác đến đâu.

Bộ dữ liệu tín dụng, cr_loan_prep, và hai tập cột huấn luyện X và X2 đã được nạp sẵn trong môi trường làm việc. Các mô hình gbt và gbt2 đã được huấn luyện.

Hướng dẫn 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Dùng cả gbt và gbt2 để dự đoán loan_status và lưu kết quả vào gbt_preds và gbt2_preds.
  • In classification_report() của mô hình thứ nhất.
  • In classification_report() của mô hình thứ hai.