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  3. R 中的信用风险建模
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Exercise

还能进一步简化模型吗？

删除变量 loan_amnt 后，AUC 还能进一步提升到 0.6548！得到的模型为：

log_4_remove_amnt <- glm(loan_status ~ grade + annual_inc + emp_cat, family = binomial, data = training_set)

是否可以将逻辑回归模型再缩减到仅包含两个变量，同时不降低 AUC？本练习将带您检验这一点！

Instructions

100 XP
  • 仍然是在模型 log_4_remove_amnt 的基础上，每次删除一个变量。请记住应使用默认的链接函数（logit）。
  • 使用 predict() 为您创建的每个模型生成违约概率预测。
  • 分别为这 3 个模型计算 AUC，auc() 的第一个参数使用 test_set$loan_status，第二个参数使用对应模型的预测结果。
  • 为具有最高 AUC 的模型绘制 ROC 曲线，使用 plot(roc())，其中 roc() 的参数与最高 AUC 的 auc() 所用参数相同。请注意，相比 log_4_remove_amnt，AUC 也可能无法进一步提升。若该模型达到最高 AUC，则其预测结果已以 pred_4_remove_amnt 的名称加载到您的工作空间中。