預測違約機率
在影片中，你查看了測試集裡某一筆案例的預測違約機率。更方便的是，你可以使用 predict() 函式，一次為整個測試集的所有案例預測機率。
在取得測試集所有元素的預測後，先用預測機率的範圍來初步判斷模型的區辨能力。若範圍很小，代表測試集各案例的預測值彼此差異不大，模型可能不太能把好客戶與壞客戶區分開來。在違約比例較低時，你會發現模型通常會預測相當低的違約機率。現在就來看看第一個模型的表現。
log_model_small 已載入至工作空間。
本練習屬於課程
R 的信用風險建模
練習說明
- 影片中用來預測
test_case的程式碼已複製到你的工作空間。請修改程式碼，讓predict()函式套用到test_set中的所有案例。你可以把結果存成物件predictions_all_small。 - 使用
range()先初步了解模型的區辨效果。
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。
# 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"