Tỷ lệ chấp nhận
Thiết lập tỷ lệ chấp nhận và tính toán ngưỡng tương ứng có thể dùng để quyết định phần trăm khoản vay mới bạn muốn phê duyệt. Trong bài này, giả sử dữ liệu test là một lô khoản vay mới. Bạn sẽ cần dùng hàm quantile() từ numpy để tính ngưỡng.
Ngưỡng này sẽ được dùng để gán giá trị loan_status mới. Số lượng khoản vay vỡ nợ và không vỡ nợ trong dữ liệu có thay đổi không?
Mô hình đã huấn luyện clf_gbt và data frame chứa dự đoán của nó, test_pred_df, đã được cung cấp.
Bài tập này là một phần của khóa học
Mô hình hóa Rủi ro Tín dụng bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- In thống kê tóm tắt của
prob_defaulttrong data frame dự đoán bằng.describe(). - Tính ngưỡng cho tỷ lệ chấp nhận
85%bằngquantile()và lưu làthreshold_85. - Tạo cột mới tên
pred_loan_statusdựa trênthreshold_85. - In số lượng từng giá trị mới trong
pred_loan_status.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Check the statistics of the probabilities of default
print(____[____].describe())
# Calculate the threshold for a 85% acceptance rate
____ = np.____(____['prob_default'], ____)
# Apply acceptance rate threshold
____[____] = ____[____].apply(lambda x: 1 if x > ____ else 0)
# Print the counts of loan status after the threshold
print(____[____].____())