Задание. Используя предложенный преподавателем набор кредитных историй, хранящихся в текстовом файле potreb.txt

Используя предложенный преподавателем набор кредитных историй, хранящихся в текстовом файле potreb.txt, решите самостоятельно в системе Deductor следующие задачи.

1. Постройте скоринговую модель на основе логистической регрессии.

Определите оптимальный порог отсечения и порог, при котором чувствительность модели Se = 90 %.

2. Постройте несколько моделей деревьев решений при различных настройках алгоритма, а также отдельные деревья решений для заемщиков, состоящих и не состоящих в браке. Выберите модель, которая чаще отказывает в выдаче кредита.

1)

2)

3)

4) При условиях, принятых по умолчанию

использовать кнопки .

5) При условиях, принятых по умолчанию:

3. Сравните качество полученных моделей и сформулируйте рекомендации по их выбору при различной кредитной политике.

Вопросы для проверки

1. Что необходимо для построения модели логистической регрессии?

2. Как построить ROC-кривую?

3. Как произвести сравнение ROC-кривых?

4. Что значит – обучение логистической регрессионной модели?

5. Как при помощи логистической регрессии построить несложную скоринговую карту?

6. Чем задается нормализация для полей, подаваемых на входы?

7. При помощи какого инструмента проводят расчет рейтинга по такой скоринговой карте?

8. Чем больше уровень доверия, тем более ветвистым получается дерево, так ли это?

9. В чем измеряется уровень доверия, используемый при отсечении узлов?

10. Как работает алгоритм прогнозирования?