Chọn ngưỡng dự đoán
Bạn biết rằng luôn có sự đánh đổi giữa các chỉ số như default recall, non-default recall và độ chính xác của mô hình. Một cách đơn giản để ước lượng một giá trị ngưỡng khởi đầu hợp lý là vẽ biểu đồ cả ba chỉ số bằng matplotlib. Với biểu đồ này, bạn có thể thấy mỗi chỉ số thay đổi ra sao khi bạn điều chỉnh ngưỡng và tìm điểm mà hiệu suất của cả ba đều đủ tốt để áp dụng cho dữ liệu tín dụng.
Các giá trị ngưỡng thresh, các giá trị default recall def_recalls, các giá trị non-default recall nondef_recalls và các điểm số độ chính xác accs đã được nạp vào không gian làm việc. Để biểu đồ dễ đọc hơn, mảng ticks cho các vạch trên trục x cũng đã được nạp sẵn.
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.
plt.plot(____,____)
plt.plot(____,____)
plt.plot(____,____)
plt.xlabel("Probability Threshold")
plt.xticks(ticks)
plt.legend(["Default Recall","Non-default Recall","Model Accuracy"])
plt.____()