Dự đoán xác suất vỡ nợ
Trong video, bạn đã xem xác suất vỡ nợ dự đoán cho một trường hợp trong tập kiểm tra. May mắn là bạn có thể dự đoán xác suất cho tất cả các trường hợp trong tập kiểm tra cùng lúc bằng hàm predict().
Sau khi có toàn bộ dự đoán cho các phần tử của tập kiểm tra, sẽ hữu ích nếu bạn có một hình dung ban đầu về khả năng phân biệt của mô hình bằng cách xem khoảng giá trị của các xác suất dự đoán. Khoảng nhỏ nghĩa là các dự đoán cho các trường hợp trong tập kiểm tra không cách xa nhau, do đó mô hình có thể không phân biệt tốt giữa khách hàng tốt và xấu. Với tỷ lệ vỡ nợ thấp, bạn sẽ thấy rằng nhìn chung mô hình dự đoán các xác suất vỡ nợ rất thấp. Đến lúc xem thử mô hình đầu tiên.
log_model_small đã được nạp trong không gian làm việc.
Bài tập này là một phần của khóa học
Mô hình hóa rủi ro tín dụng bằng R
Hướng dẫn bài tập
- Đoạn mã dùng để dự đoán cho
test_casetrong video đã được sao chép vào không gian làm việc của bạn. Hãy chỉnh sửa để hàmpredict()được áp dụng cho tất cả các trường hợp trongtest_set. Bạn có thể lưu chúng vào đối tượngpredictions_all_small. - Có được nhận định ban đầu về khả năng phân biệt của mô hình bằng
range()
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Make PD-predictions for all the test set elements using the "log_model_small" logistic regression model
predictions_all_small <- predict(log_model_small, newdata = test_case, type = "response")
# Look at the range of the object "predictions_all_small"