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

Bài tập

Thay đổi xác suất tiên nghiệm

Như đã đề cập trong video, bạn cũng có thể thay đổi xác suất tiên nghiệm để xây dựng cây quyết định. Đây là cách gián tiếp để điều chỉnh mức độ quan trọng của các lỗi phân loại sai cho từng lớp. Bạn có thể chỉ định thêm một đối số trong rpart() để đưa vào các xác suất tiên nghiệm. Đối số bạn cần có dạng

parms = list(prior=c(non_default_proportion, default_proportion))

Gói rpart hiện đã được nạp trong không gian làm việc của bạn.

Hướng dẫn

100 XP
  • Sửa đoạn mã đã cho để xây dựng một cây quyết định, bao gồm đối số parms và đặt tỷ lệ non-default là 0.7, default là 0.3 (tổng luôn phải bằng 1). Đồng thời thêm control = rpart.control(cp = 0.001).
  • Vẽ cây quyết định bằng hàm plot với tên đối tượng cây. Thêm đối số thứ hai "uniform=TRUE" để các nhánh có kích thước bằng nhau.
  • Thêm nhãn cho cây bằng hàm text() với tên đối tượng cây quyết định.