1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Mô hình hóa rủi ro tín dụng bằng R
Connected

Exercise

Tạo mô hình phân biệt tốt hơn

Trong bài tập trước, khoảng giá trị cho xác suất vỡ nợ dự đoán khá hẹp. Như đã thảo luận, xác suất vỡ nợ dự đoán nhỏ là điều dễ hiểu khi tỷ lệ vỡ nợ thấp, nhưng xây dựng các mô hình lớn hơn (về cơ bản là: đưa thêm nhiều biến dự báo) có thể mở rộng khoảng dự đoán của bạn.

Việc điều này có dẫn đến dự đoán tốt hơn hay không vẫn cần được kiểm chứng và phụ thuộc vào chất lượng của các biến dự báo mới thêm vào. Trước hết, hãy xem các mô hình lớn hơn có thể mở rộng khoảng giá trị như thế nào.

Instructions

100 XP
  • Tạo log_model_full giống cách bạn đã tạo log_model_small, nhưng lần này hãy bao gồm tất cả biến dự báo khả dụng trong tập dữ liệu. Nếu bạn không muốn gõ tên từng cột, bạn có thể chọn tất cả biến bằng loan_status ~ .
  • Tạo vector dự đoán predictions_all_full cho tất cả trường hợp trong tập kiểm tra bằng predict(). Lưu ý rằng các giá trị này biểu diễn xác suất vỡ nợ.
  • Xem khoảng giá trị của các dự đoán.