策略表与策略曲线

重复上一个练习中针对不同受理率所做的计算，您可以得到一张策略表。该表对银行非常有用，因为它能帮助更好地制定受理策略。

您已经知道如何在给定受理率下计算坏账率，因此我们已编写好函数 strategy_bank 并加载到您的工作区，以加快操作。该函数会针对为 5% 倍数的受理率（0%、5%、10%、……）计算相应的截断点和坏账率。

本练习是课程的一部分

R 中的信用风险建模

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练习说明

查看函数 strategy_bank。
向量 predictions_cloglog 包含您在第 2 章使用的 cloglog 模型得到的违约概率预测；向量 predictions_loss_matrix 包含在第 3 章中构建的、带损失矩阵的剪枝树得到的违约概率预测。对这两个预测向量分别应用 strategy_bank 函数，并分别将结果命名为 strategy_cloglog 和 strategy_loss_matrix。
使用对象名结合 $table 可以得到策略表。
我们已为您绘制好策略曲线。树模型的策略曲线显示出相当奇怪的行为。由于分类树的结构，出现不规则"跳跃"的可能性更大。此外，带损失矩阵的树非常庞大，这可能是过拟合导致的！

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# 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")

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