Coste real de la detección de fraude

Has creado dos modelos: uno con el conjunto de entrenamiento original (model_orig) y otro con el conjunto reequilibrado (model_smote). Las clases predichas para los casos del conjunto test se llaman predicted_class_orig y predicted_class_smote, respectivamente. En lugar de comparar modelos de detección de fraude por su accuracy, es mejor calcular su coste de detección.

Aquí tienes la definición de la función cost_model(). Revísala para entender cómo se calcula el coste.

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)
}