Logistická regrese v kombinaci se SMOTE

V tomto cvičení vezmeš model logistické regrese z předchozího cvičení a zkombinuješ ho s metodou převzorkování SMOTE. Ukážeme ti, jak to udělat efektivně pomocí pipeline, která metodu převzorkování a model spojí dohromady v jednom kroku. Nejprve je potřeba definovat pipeline, kterou budeš používat.

Toto cvičení je součástí kurzu

Detekce podvodů v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Importuj modul Pipeline z knihovny imblearn — to už je hotovo za tebe.
Pak urči, co chceš vložit do pipeline: přiřaď metodu SMOTE() do proměnné resampling a LogisticRegression() do proměnné model.
Zkombinuj oba kroky ve funkci Pipeline(). Na příslušném místě v argumentu musíš uvést, že chceš spojit resampling s model. Ukážu ti, jak na to.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# This is the pipeline module we need for this from imblearn
from imblearn.pipeline import Pipeline 

# Define which resampling method and which ML model to use in the pipeline
resampling = ____
model = ____

# Define the pipeline, tell it to combine SMOTE with the Logistic Regression model
pipeline = Pipeline([('SMOTE', resampling), ('Logistic Regression', model)])

Upravit a spustit kód