Autres options d'arbres et création de matrices de confusion

Modélisation du risque de crédit en R

Lore Dirick

Manager of Data Science Curriculum at Flatiron School

Autres arguments utiles de rpart()

Dans rpart()
- weights : inclure des pondérations de cas
Dans l'argument de contrôle de rpart() (rpart.control)
- minsplit : nombre minimal d'observations pour tenter une scission
- minbucket : nombre minimal d'observations dans une feuille

pred_undersample_class = predict(ptree_undersample, newdata = test_set, type ="class")

1     2     3    ...   29073 29079 29084 29090 29091
0     0     0    ...     1     0     0     0     0

pred_undersample = predict(ptree_undersample, newdata = test_set)

          0         1
1     0.7382920 0.2617080
2     0.5665138 0.4334862
3     0.5992366 0.4007634
          ...          ... 
29084 0.7382920 0.2617080
29090 0.7382920 0.2617080
29091 0.7382920 0.2617080

Construire une matrice de confusion

table(test_set$loan_status, pred_undersample_class)

pred_undersample_class
       0    1
  0 8314  346
  1  964   73

Passons à la pratique !

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