Veri bölme ve karmaşıklık matrisleri

R ile Kredi Riski Modellemesi

Lore Dirick

Manager of Data Science Curriculum at Flatiron School

Analize başla

Ekran Görüntüsü 2020-06-15 08.43.54.png

Eğitim ve test kümesi

Ekran Görüntüsü 2020-06-15 08.43.43.png

Eğitim ve test kümesi

Ekran Görüntüsü 2020-06-15 08.43.14.png

Çapraz doğrulama

Ekran Görüntüsü 2020-06-15 08.43.31.png

Bir modeli değerlendir

      test_set$loan_status    model_prediction   
            ...                     ...
 [8066,]      1                       1
 [8067,]      0                       0
 [8068,]      0                       0
 [8069,]      0                       0
 [8070,]      0                       0
 [8071,]      0                       1
 [8072,]      1                       0
 [8073,]      1                       1
 [8074,]      0                       0
 [8075,]      0                       0
 [8076,]      0                       0
 [8077,]      1                       1
 [8078,]      0                       0
        ...                        ...

Bir modeli değerlendir

      test_set$loan_status    model_prediction   
            ...                     ...
[8066,]       1                       1
[8067,]       0                       0
 [8068,]      0                       0
 [8069,]      0                       0
 [8070,]      0                       0
 [8071,]      0                       1
 [8072,]      1                       0
 [8073,]      1                       1
 [8074,]      0                       0
 [8075,]      0                       0
 [8076,]      0                       0
 [8077,]      1                       1
 [8078,]      0                       0
 [8079,]      0                       1
        ...                        ...

Gerçek kredi durumu ve model tahmini

	Temerrüt yok (0)	Temerrüt (1)
Temerrüt yok (0)	8	2
Temerrüt (1)	1	3

Bir modeli değerlendir

      test_set$loan_status    model_prediction   
            ...                     ...
[8066,]       1                       1
[8067,]       0                       0
 [8068,]      0                       0
 [8069,]      0                       0
 [8070,]      0                       0
 [8071,]      0                       1
 [8072,]      1                       0
 [8073,]      1                       1
 [8074,]      0                       0
 [8075,]      0                       0
 [8076,]      0                       0
 [8077,]      1                       1
 [8078,]      0                       0
 [8079,]      0                       1
        ...                        ...

Gerçek kredi durumu ve model tahmini

	Temerrüt yok (0)	Temerrüt (1)
Temerrüt yok (0)	TN	FP
Temerrüt (1)	FN	TP

Bazı ölçütler...

Doğruluk $$\frac{(8+3)}{14} = 78.57\%$$
Duyarlılık $$\frac{3}{(1+3)} = 75\%$$
Özgüllük $$\frac{8}{(8+2)} = 80\%$$

Gerçek kredi durumu ve model tahmini

	Temerrüt yok (0)	Temerrüt (1)
Temerrüt yok (0)	8	2
Temerrüt (1)	1	3

Hadi pratik yapalım!

R ile Kredi Riski Modellemesi