Modélisation du risque de crédit en R
Lore Dirick
Manager of Data Science Curriculum at Flatiron School







Scénario idéal

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

Gain
= Gini_R - prop(cas dans N1)*Gini_N1 - prop(cas dans N2)*Gini_N2
= 0,5 - 270/500 * 0,4664 - 230/500 * 0,4536
= 0,039488
Modélisation du risque de crédit en R