SMOTE
जब आप SMOTE का उपयोग करके फ्रॉड मामलों वाली क्लास को ओवर-सैंपल करते हैं, तो आपको यह तय करना होता है कि कितने नज़दीकी पड़ोसी (nearest neighbors) लिए जाएँ और कितने synthetic फ्रॉड केस बनाए जाएँ। अगले अभ्यास आपको SMOTE इस्तेमाल करने में मार्गदर्शन देंगे.
डेटासेट creditcard और लाइब्रेरीज़ smotefamily और ggplot2 आपके वर्कस्पेस में पहले से लोड हैं। याद रखिए, dup_size पैरामीटर इस प्रश्न का उत्तर देता है कि मौजूदा, वास्तविक फ्रॉड केसों पर SMOTE को कितनी बार लूप करना चाहिए।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Fraud Detection
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Set the number of fraud and legitimate cases, and the desired percentage of legitimate cases
n0 <- ___; n1 <- ___; r0 <- ___