Náklady na neodhalení podvodu

Pokud se nepoužívá žádný detekční model, považují se všechny transakce v datasetu transfers za legitimní. Sestavíš odpovídající matici záměn. I když jsou podvody vzácné, výsledné finanční ztráty mohou být obrovské. Spočítáš celkové náklady způsobené neodhalením podvodných převodů.

Balíček caret je už načtený, takže můžeš rovnou použít funkci confusionMatrix(). Dataset transfers je dostupný v tvém pracovním prostředí – klidně si ho prozkoumej v konzoli.

Toto cvičení je součástí kurzu

Detekce podvodů v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Pomocí rep.int() vytvoř vektor predictions, ve kterém jsou všechny převody označeny jako legitimní (třída 0). Podívej se na snímky ze slajdů, kde bylo použití této funkce ukázáno ve videu.
Pomocí funkce confusionMatrix() z balíčku caret vypočítej matici záměn pro predictions a sloupec fraud_flag z datasetu transfers.
Vypočítej celkové náklady na neodhalení podvodů jako součet převedených částek označených jako podvodné.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Create vector predictions containing 0 for every transfer
predictions <- factor(___(___, times = ___(___)), levels = c(0, 1))

# Compute confusion matrix
confusionMatrix(data = ___, reference = ___)

# Compute cost of not detecting fraud
cost <- sum(___[___ == ___])
print(cost)

Upravit a spustit kód