1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Mô hình hóa rủi ro tín dụng bằng R
Connected

Bài tập

Chỉ định ngưỡng cắt

Chúng tôi đã cho bạn thấy cách việc đặt một ngưỡng cắt có thể tạo nên khác biệt để thu được một ma trận nhầm lẫn tốt. Giờ bạn sẽ học cách chuyển đổi vector dự đoán thành một vector giá trị nhị phân thể hiện trạng thái khoản vay. Hàm ifelse() trong R sẽ giúp bạn làm điều này.

Áp dụng hàm ifelse() trong bối cảnh ngưỡng cắt, bạn sẽ có dạng như sau

ifelse(predictions > 0.3, 1, 0)

Ở đối số thứ nhất, bạn kiểm tra xem một giá trị nào đó trong vector dự đoán có lớn hơn 0.3 hay không. Nếu điều này là TRUE, R trả về "1" (được chỉ định ở đối số thứ hai), nếu FALSE, R trả về "0" (được chỉ định ở đối số thứ ba), lần lượt biểu thị "default" và "no default".

Hướng dẫn

100 XP
  • Mã cho mô hình hồi quy logistic đầy đủ cùng với vector dự đoán đã có sẵn trong console của bạn.
  • Với ngưỡng cắt 0.15, hãy tạo vector pred_cutoff_15 bằng hàm ifelse() và predictions_all_full.
  • Xem ma trận nhầm lẫn bằng table() (nhập giá trị thật, tức test_set$loan_status, ở đối số thứ nhất).