可视化接受率分位数
您已经了解 quantile() 如何计算阈值，并见过它如何将贷款划分为接受与拒绝。这个阈值在测试集上是什么样的？如何把它可视化？
要检查这一点，您可以绘制概率的直方图，并为阈值添加一条参考线。这样，您就能直观地看到阈值在分布中的位置。
模型预测 clf_gbt_preds 已加载到工作区。
本练习是课程的一部分
Python 信用风险建模
练习说明
- 为预测概率
clf_gbt_preds创建直方图。 - 使用
quantile()计算 85% 接受率对应的阈值。将该值保存为threshold。 - 再次绘制直方图，这一次使用
.axvline()添加参考线。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Plot the predicted probabilities of default
plt.____(____, color = 'blue', bins = 40)
# Calculate the threshold with quantile
____ = np.____(____, ____)
# Add a reference line to the plot for the threshold
plt.____(x = ____, color = 'red')
plt.____()