策略表與策略曲線

重複上一個練習中針對多個核准率所做的計算，你可以得到一個策略表。這個表對銀行很有幫助，因為它能提供更清楚的依據來制定核准策略。

你現在已經知道如何在特定核准率下計算不良率，因此已為你撰寫並載入 strategy_bank 函式到工作空間，以加快流程。此函式會計算核准率為 5% 的倍數（0%、5%、10%、…）時的門檻值與不良率。

本練習屬於課程

R 的信用風險建模

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練習說明

先看看 strategy_bank 函式。
向量 predictions_cloglog 包含你在第 2 章使用的 cloglog 模型所預測的違約機率；向量 predictions_loss_matrix 則包含在第 3 章建構、且含有損失矩陣之經過修剪的樹模型所預測的違約機率。對這兩個預測向量各自套用 strategy_bank 函式，並分別指定名稱為 strategy_cloglog 與 strategy_loss_matrix。
使用物件名稱搭配 $table 可取得策略表。
策略曲線已為你繪製完成。樹模型的策略曲線出現相當奇怪的行為。由於分類樹的結構，你可能更常看到這種怪異的「跳躍」。此外，帶有損失矩陣的樹非常龐大，這也可能是過度擬合造成的結果！

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。

# Have a look at the function strategy_bank


# Apply the function strategy_bank to both predictions_cloglog and predictions_loss_matrix



# Obtain the strategy tables for both prediction-vectors


# Plot the strategy functions
par(mfrow = c(1,2))
plot(strategy_cloglog$accept_rate, strategy_cloglog$bad_rate, 
     type = "l", xlab = "Acceptance rate", ylab = "Bad rate", 
     lwd = 2, main = "logistic regression")

plot(strategy_loss_matrix$accept_rate, strategy_loss_matrix$bad_rate, 
     type = "l", xlab = "Acceptance rate", 
     ylab = "Bad rate", lwd = 2, main = "tree")

編輯並執行程式碼