Vizualizace dat

Z předchozího cvičení víme, že poměr podvodných a legitimních transakcí je velmi nízký. Můžeš s tím něco udělat – například převzorkovat data, o čem se dozvíš v dalším videu.

V tomto cvičení se podíváš na data a vizualizuješ poměr podvodů k legitimním transakcím. Než začneš s jakýmikoli úpravami, je vždy dobrým výchozím bodem se na data nejprve podívat.

Navíc při diskusi s kolegy dokáže graf okamžitě ukázat, že pracujeme s výrazně nevyváženými daty. Vytvoříme graf, který zobrazí poměr podvodných a legitimních datových bodů v datasetu df.

Funkce prep_data() je již načtena ve tvém pracovním prostředí, stejně jako matplotlib.pyplot jako plt.

Toto cvičení je součástí kurzu

Detekce podvodů v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Definuj funkci plot_data(X, y), která přehledně zobrazí danou sadu příznaků X se štítky y ve scatter plotu. Tato část je již připravena za tebe.
Použij funkci prep_data() na svůj dataset df a vytvoř sadu příznaků X a štítky y.
Spusť funkci plot_data() na právě získané X a y a vizualizuj výsledky.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Define a function to create a scatter plot of our data and labels
def plot_data(X, y):
	plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1], label="Class #0", alpha=0.5, linewidth=0.15)
	plt.scatter(X[y == 1, 0], X[y == 1, 1], label="Class #1", alpha=0.5, linewidth=0.15, c='r')
	plt.legend()
	return plt.show()

# Create X and y from the prep_data function 
X, y = prep_data(____)

# Plot our data by running our plot data function on X and y
____(X, y)

Upravit a spustit kód