Visualiser les tendances dans les données
La première étape avant de commencer la modélisation consiste à explorer vos données. Commençons par examiner votre jeu de données et visualiser différents motifs entre les échantillons frauduleux et réguliers. Exceptionnellement, c'est vous qui allez construire la visualisation!
Le jeu de données transfers contient des virements et certains ont été consignés comme fraude. La colonne fraud_flag indique si la transaction est frauduleuse (fraud_flag = 1) ou non (fraud_flag = 0). Ce jeu de données et le paquet ggplot2 sont chargés dans votre espace de travail.
Cette activité fait partie du cours
Détection de la fraude en R
Instructions de l’exercice
- Tracez la colonne
amountcomme variable indépendante sur l'axe des x, et la colonneorig_balance_before— le solde du compte de l'émetteur avant l'enregistrement du virement — comme variable dépendante sur l'axe des y. - Attribuez la couleur et la forme des points selon la valeur de la colonne
fraud_flag.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Make a scatter plot
ggplot(transfers, aes(x = ___, y = ___)) +
geom_point(aes(color = ___, shape = ___)) +
scale_color_manual(values = c('dodgerblue', 'red'))