其他樹的選項與混淆矩陣的建立

R 的信用風險建模

Lore Dirick

Manager of Data Science Curriculum at Flatiron School

`rpart()` 其他常用引數

在 rpart() 中
- weights：加入個案權重
在 rpart() 的控制引數（rpart.control）中
- minsplit：嘗試分裂所需的最少觀測數
- minbucket：葉節點的最少觀測數

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

或

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

建立混淆矩陣

table(test_set$loan_status, pred_undersample_class)

pred_undersample_class
       0    1
  0 8314  346
  1  964   73

一起來練習吧！

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