Skutečné náklady na odhalování podvodů
Sestavil/a jsi dva modely – jeden na původní trénovací sadě (model_orig) a druhý na přebalancované trénovací sadě (model_smote). Předpovězené třídy pro případy v testovací sadě test se nazývají predicted_class_orig a predicted_class_smote. Místo porovnávání modelů pro odhalování podvodů podle jejich přesnosti je lepší vypočítat náklady na detekci.
Níže je definice funkce cost_model(). Projdi si ji, abys pochopil/a, jak se náklady počítají.
cost_model <- function(predicted.classes, true.classes, amounts, fixedcost) {
library(hmeasure)
predicted.classes <- relabel(predicted.classes)
true.classes <- relabel(true.classes)
cost <- sum(true.classes * (1 - predicted.classes) * amounts + predicted.classes * fixedcost)
return(cost)
}
Toto cvičení je součástí kurzu
Detekce podvodů v R
Pokyny k cvičení
- Pomocí funkce
cost_model()vypočítej skutečné náklady na nasazení modelumodel_origna testovací sadě s hodnotoufixedcostrovnou 10. - Pomocí funkce
cost_model()vypočítej skutečné náklady na nasazení modelumodel_smotena testovací sadě s hodnotoufixedcostrovnou 10.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Calculate the total cost of deploying the original model
cost_model(___, ___, ___, ___)
# Calculate the total cost of deploying the model using SMOTE
cost_model(___, ___, ___, ___)