什么是决策树？

R 中的信用风险建模

Lore Dirick

Manager of Data Science Curriculum at Flatiron School

决策树示例

2020-06-22 下午2:56:34 的屏幕截图.png

R 中的信用风险建模

如何做划分决策？

2020-06-22 下午2:57:01 的屏幕截图.png

R 中的信用风险建模

如何做划分决策？

2020-06-22 下午2:57:13 的屏幕截图.png

R 中的信用风险建模

示例

2020-06-22 下午2:59:56 的屏幕截图.png

R 中的信用风险建模

示例

2020-06-22 下午3:00:08 的屏幕截图.png

  • 使用此划分后，该节点中的实际非违约数
R 中的信用风险建模

示例

2020-06-22 下午3:00:20 的屏幕截图.png

  • 使用此划分后，该节点中的实际违约数
R 中的信用风险建模

示例

2020-06-22 下午2:59:25 的屏幕截图.png

理想情况

R 中的信用风险建模

示例

2020-06-22 下午3:00:48 的屏幕截图.png

Gini = 2*prop(default)*prop(non-default)

Gini_R = 2*(250/500)*(250/500) = 0.5

Gini_N2 = 2*(80/230)*(150/230) = 0.4536

Gini_N1 = 2*(170/270)*(100/270) = 0.4664

R 中的信用风险建模

示例

2020-06-22 下午3:00:48 的屏幕截图.png

增益（Gain）

= Gini_R - prop(N1中的样本)*Gini_N1 - prop(N2中的样本)*Gini_N2

= 0.5 - 270/500 * 0.4664 - 230/500 * 0.4536

= 0.039488

  • 最大增益
R 中的信用风险建模

Passons à la pratique !

R 中的信用风险建模

Preparing Video For Download...