門檻值選擇
你已經知道在違約召回率、非違約召回率和模型準確率等指標之間存在取捨。用 matplotlib 把三者一起畫出來，是估計不錯起始門檻值的簡單方式。透過這張圖，你可以觀察當你調整門檻值時，各項指標的變化，並找出在這份信貸資料上三者表現都足以接受的那個點。
工作環境中已載入門檻值 thresh、違約召回率 def_recalls、非違約召回率 nondef_recalls，以及準確率 accs。為了讓圖更容易閱讀，也一併提供了作為 x 軸刻度的陣列 ticks。
本練習屬於課程
以 Python 進行信用風險建模
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
plt.plot(____,____)
plt.plot(____,____)
plt.plot(____,____)
plt.xlabel("Probability Threshold")
plt.xticks(ticks)
plt.legend(["Default Recall","Non-default Recall","Model Accuracy"])
plt.____()