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道练习

给定阈值下比较链接函数

在最后这个练习中，您将分别使用三种链接函数（logit、probit 和 cloglog）来拟合模型，在测试集上进行预测，按给定阈值将预测结果分类为相应分组（违约 与 非违约），构建混淆矩阵，并计算在该阈值下每个模型的准确率与灵敏度。到这里为止，您已经学到了很多！最后，您还将尝试在给定阈值下，找出准确率表现最好的模型。

需要注意的是，这些模型之间的差异通常会非常小，而且结果依赖于所选阈值。观测到的结果（违约 与 非违约）已存储在控制台中的 true_val。

说明

100 XP
  • 分别使用 logit、probit 和 cloglog 链接函数拟合 3 个逻辑回归模型。部分代码已给出。使用 age、emp_cat、ir_cat 和 loan_amnt 作为自变量。
  • 使用 test_set 为所有模型生成预测。
  • 使用 14% 作为阈值，对每个模型进行分类预测，以便评估其性能。
  • 为这三个模型分别构建混淆矩阵。
  • 最后，计算三个模型的分类准确率。