Sestav vlastní detekční model
Pojďme spojit vše, co jsme v této kapitole probrali. Dataset převodů kreditů z předchozích cvičení byl rozdělen na trénovací a testovací sadu se stejným nepoměrem tříd. Následně byla na trénovací sadě aplikována metoda SMOTE. Sestavíš model klasifikačního stromu na původní nevyvážené trénovací sadě i na znovu vyvážené trénovací sadě. Nakonec oba modely porovnáš na stejné testovací sadě.
Knihovny rpart a caret jsou v pracovním prostředí již načteny. Klidně se vrať ke snímkům, pokud budeš při řešení cvičení potřebovat pomoc.
Toto cvičení je součástí kurzu
Detekce podvodů v R
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Train the rpart algorithm on the original training set and the SMOTE-rebalanced training set
model_orig <- ___(___, data = ___)
model_smote <- ___(___, data = ___)