Construire des arbres de décision avec le package rpart()

Modélisation du risque de crédit en R

Lore Dirick

Manager of Data Science Curriculum at Flatiron School

Imaginez…

Arbre de décision animé

Modélisation du risque de crédit en R

Le package rpart() ! Mais…

  • Difficile d'obtenir un bel arbre pour les données de risque de crédit
  • Cause principale : données déséquilibrées
fit_default <- rpart(loan_status ~ ., method = "class", 
                     data = training_set)
plot(fit_default)

Error in plot.rpart(fit_default) : fit is not a tree, just a root
Modélisation du risque de crédit en R

Trois techniques contre le déséquilibre

  • Sous-échantillonnage ou sur-échantillonnage
    • Le problème de précision disparaît
    • Uniquement sur l'ensemble d'entraînement
  • Modifier les probabilités a priori
  • Ajouter une matrice de pertes

Validez le modèle pour voir ce qui marche le mieux !

Modélisation du risque de crédit en R

Passons à la pratique !

Modélisation du risque de crédit en R

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