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.
Bài tập này là một phần của khóa học
Mô hình hóa Rủi ro Tín dụng bằng Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Set the threshold for defaults to 0.5
____[____] = ____[____].apply(lambda x: 1 if x > ____ else 0)
# Print the confusion matrix
print(____(____,____[____]))