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SMOTE के साथ Logistic Regression

इस अभ्यास में, आप पिछले अभ्यास के Logistic Regression मॉडल को लेंगे और उसे SMOTE resampling मेथड के साथ जोड़ेंगे। हम आपको दिखाएँगे कि इसे कुशलता से कैसे करें — एक pipeline का उपयोग करके जो एक ही बार में resampling मेथड और मॉडल को जोड़ देता है। सबसे पहले, आपको वह pipeline परिभाषित करनी है जिसका आप उपयोग करने वाले हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Fraud Detection

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अभ्यास निर्देश

  • imblearn से Pipeline मॉड्यूल इम्पोर्ट करें — यह आपके लिए पहले से किया गया है.
  • फिर तय करें कि pipeline में क्या जोड़ना है: SMOTE() मेथड को resampling में असाइन करें, और LogisticRegression() को model में असाइन करें.
  • Pipeline() फंक्शन में दो स्टेप्स को संयोजित करें। आपको आर्गुमेंट में उपयुक्त स्थान पर बताना है कि आप resampling को model के साथ जोड़ना चाहते हैं। मैं आपको दिखाता/दिखाती हूँ कि यह कैसे करना है.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# This is the pipeline module we need for this from imblearn
from imblearn.pipeline import Pipeline 

# Define which resampling method and which ML model to use in the pipeline
resampling = ____
model = ____

# Define the pipeline, tell it to combine SMOTE with the Logistic Regression model
pipeline = Pipeline([('SMOTE', resampling), ('Logistic Regression', model)])
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