rpart() パッケージで決定木を構築する

R で学ぶクレジットリスク・モデリング

Lore Dirick

Manager of Data Science Curriculum at Flatiron School

想像してみましょう…

決定木のアニメーション

R で学ぶクレジットリスク・モデリング

rpart() パッケージ！しかし…

  • クレジットリスクで見やすい決定木を作るのは難しい
  • 主因: 不均衡データ
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
R で学ぶクレジットリスク・モデリング

不均衡克服の3手法

  • アンダーサンプリング／オーバーサンプリング
    • 精度の問題は解消
    • 訓練データのみで実施
  • 事前確率の変更
  • 損失行列の設定

検証して最適を選びましょう！

R で学ぶクレジットリスク・モデリング

演習に進みましょう！

R で学ぶクレジットリスク・モデリング

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