Cắt tỉa cây quyết định

Mô hình hóa rủi ro tín dụng bằng R

Lore Dirick

Manager of Data Science Curriculum at Flatiron School

Vấn đề với cây quyết định lớn

  • Quá phức tạp: mất rõ ràng
  • Quá khớp khi áp dụng lên tập kiểm tra
  • Giải pháp: dùng printcp(), plotcp() để cắt tỉa
Mô hình hóa rủi ro tín dụng bằng R

Printcp và tree_undersample

printcp(tree_undersample)

Classification tree:
rpart(formula = loan_status ~ ., data = undersampled_training_set, method = "class",
 control = rpart.control(cp = 0.001))
Variables actually used in tree construction:
age    annual_inc     emp_cat     grade    home_ownership   ir_cat     loan_amnt     
Root node error: 2190/6570 = 0.33333
n= 6570 
        CP    nsplit  rel error   xerror      xstd
1  0.0059361      0    1.00000   1.00000   0.017447
2  0.0044140      4    0.97443   0.99909   0.017443
3  0.0036530      7    0.96119   0.98174   0.017366
4  0.0031963      8    0.95753   0.98904   0.017399
               ...  
16 0.0010654     76    0.84247   1.02511   0.017554
17 0.0010000     79    0.83927   1.02511   0.017554
Mô hình hóa rủi ro tín dụng bằng R

Plotcp và tree_undersample

Ảnh chụp màn hình 2020-06-22 lúc 5.57.10 PM.png

Mô hình hóa rủi ro tín dụng bằng R

Plotcp và tree_undersample

Ảnh chụp màn hình 2020-06-22 lúc 5.56.53 PM.png

$$

$CP = 0.003653$

Mô hình hóa rủi ro tín dụng bằng R

Vẽ cây đã cắt tỉa

Ảnh chụp màn hình 2020-06-23 lúc 6.16.04 PM.png

ptree_undersample=prune(tree_undersample,
                        cp = 0.003653)

plot(ptree_undersample,
     uniform=TRUE)

text(ptree_undersample)
Mô hình hóa rủi ro tín dụng bằng R

Vẽ cây đã cắt tỉa

Ảnh chụp màn hình 2020-06-23 lúc 6.15.42 PM.png

ptree_undersample=prune(tree_undersample,
                        cp = 0.003653)

plot(ptree_undersample,
     uniform=TRUE)

text(ptree_undersample,
     use.n=TRUE)
Mô hình hóa rủi ro tín dụng bằng R

prp() trong gói rpart.plot

Ảnh chụp màn hình 2020-06-22 lúc 6.05.09 PM.png

library(rpart.plot)
prp(ptree_undersample)
Mô hình hóa rủi ro tín dụng bằng R

prp() trong gói rpart.plot

Ảnh chụp màn hình 2020-06-22 lúc 6.04.33 PM.png

library(rpart.plot)
prp(ptree_undersample, extra = 1)
Mô hình hóa rủi ro tín dụng bằng R

Hãy thực hành!

Mô hình hóa rủi ro tín dụng bằng R

Preparing Video For Download...