सबसे छोटे क्लस्टर्स का आकलन

इस अभ्यास में आप DBSCAN से निकले क्लस्टर्स को देखेंगे और कुछ क्लस्टर्स को फ्रॉड के रूप में फ़्लैग करेंगे:

पहले, आपको पता लगाना है कि क्लस्टर्स कितने बड़े हैं, और सबसे छोटे को फ़िल्टर करना है
फिर, आप सबसे छोटे क्लस्टर्स लेंगे और उन्हें फ्रॉड के रूप में फ़्लैग करेंगे
अंत में, आप मूल लेबल्स से मिलान करके जाँचेंगे कि क्या यह तरीका फ्रॉड पकड़ने में अच्छा काम करता है।

आपके पास DBSCAN मॉडल की प्रेडिक्शंस उपलब्ध हैं, यानी n_clusters और क्लस्टर लेबल्स pred_labels में सेव हैं। आइए, इसे आज़माते हैं!

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Fraud Detection

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Count observations in each cluster number
counts = np.bincount(____[____ >= 0])

# Print the result
print(counts)