1. Учиться
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Mô hình hóa Rủi ro Tín dụng bằng Python
Connected

Exercise

Ngưỡng và ma trận nhầm lẫn

Bạn đã xem cách đặt ngưỡng cho các khoản vay vỡ nợ, nhưng điều đó ảnh hưởng thế nào đến hiệu suất tổng thể? Để làm điều này, bạn có thể bắt đầu bằng cách xem tác động thông qua các ma trận nhầm lẫn.

Nhắc lại ma trận nhầm lẫn như minh họa ở đây:

Hãy đặt các giá trị khác nhau cho ngưỡng của xác suất vỡ nợ và dùng ma trận nhầm lẫn để xem các giá trị thay đổi ảnh hưởng đến hiệu suất mô hình ra sao.

Data frame dự đoán, preds_df, cũng như mô hình clf_logistic đã được nạp sẵn trong không gian làm việc.

Инструкции 1 / 3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Gán lại các giá trị loan_status dùng ngưỡng 0.5 cho xác suất vỡ nợ trong preds_df.
  • In ma trận nhầm lẫn giữa dữ liệu y_test và các giá trị trạng thái khoản vay mới.