Thêm loss matrix
Thứ ba, bạn có thể thêm một loss matrix để thay đổi mức độ quan trọng tương đối giữa việc phân loại nhầm một khoản vay vỡ nợ thành không vỡ nợ so với phân loại nhầm một khoản vay không vỡ nợ thành vỡ nợ. Bạn muốn nhấn mạnh rằng việc phân loại nhầm một khoản vay vỡ nợ thành không vỡ nợ phải bị phạt nặng hơn. Việc thêm loss matrix có thể thực hiện trong đối số parms.
parms = list(loss = matrix(c(0, cost_def_as_nondef, cost_nondef_as_def, 0), ncol=2))
Làm như vậy, bạn đang tạo một ma trận 2x2 với các phần tử bằng 0 trên đường chéo và mức phạt lỗi thay đổi ở ngoài đường chéo. Loss matrix mặc định có các phần tử ngoài đường chéo đều bằng 1.
Bài tập này là một phần của khóa học
Mô hình hóa rủi ro tín dụng bằng R
Hướng dẫn bài tập
- Sửa mã đã cho để bao gồm loss matrix, với mức phạt lớn hơn 10 lần khi phân loại nhầm một khoản vay thực sự vỡ nợ thành không vỡ nợ. Thực hiện bằng cách thay
cost_def_as_nondefbằng 10 vàcost_nondef_as_defbằng 1. Tương tự các bài trước, dùngrpart.controlđể giảm tham số độ phức tạp xuống 0.001. - Vẽ cây quyết định bằng hàm plot với tên đối tượng cây. Thêm đối số thứ hai
uniform = TRUEđể các nhánh có kích thước bằng nhau, và thêm nhãn cho cây bằngtext()với tên đối tượng cây.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Change the code below such that a decision tree is constructed using a loss matrix penalizing 10 times more heavily for misclassified defaults.
tree_loss_matrix <- rpart(loan_status ~ ., method = "class",
data = training_set)
# Plot the decision tree
# Add labels to the decision tree