Trực quan hóa các phân vị của chấp nhận
Bạn đã biết quantile() hoạt động thế nào để tính ngưỡng và đã thấy ví dụ cách nó chia khoản vay thành được chấp nhận và bị từ chối. Vậy ngưỡng này trông ra sao trên tập kiểm tra, và bạn có thể trực quan hóa nó thế nào?
Để kiểm tra, bạn có thể vẽ biểu đồ histogram của các xác suất và thêm một đường tham chiếu cho ngưỡng. Nhờ đó, bạn có thể nhìn thấy trực quan ngưỡng nằm ở đâu trong phân phối.
Các dự đoán của mô hình clf_gbt_preds đã được nạp sẵn vào workspace.
Bài tập này là một phần của khóa học
Mô hình hóa Rủi ro Tín dụng bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Tạo một biểu đồ histogram cho các xác suất dự đoán
clf_gbt_preds. - Tính ngưỡng cho tỷ lệ chấp nhận 85% bằng
quantile(). Lưu giá trị này vàothreshold. - Vẽ lại histogram, nhưng lần này thêm một đường tham chiếu bằng
.axvline().
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Plot the predicted probabilities of default
plt.____(____, color = 'blue', bins = 40)
# Calculate the threshold with quantile
____ = np.____(____, ____)
# Add a reference line to the plot for the threshold
plt.____(x = ____, color = 'red')
plt.____()