धोखाधड़ी का पता न लगाने की लागत
जब कोई डिटेक्शन मॉडल इस्तेमाल नहीं किया जाता, तब transfers डेटासेट की सभी ट्रांज़ैक्शंस को वैध माना जाता है। आप सम्बंधित कन्फ्यूज़न मैट्रिक्स निकालेंगे। हालाँकि धोखाधड़ी कम होती है, फिर भी इससे होने वाला वित्तीय नुकसान बहुत बड़ा हो सकता है। आप धोखाधड़ी वाले ट्रांसफ़र्स का पता न लगा पाने की कुल लागत की गणना करेंगे.
caret पैकेज पहले से लोड है ताकि आप confusionMatrix() बना सकें। transfers डेटासेट आपके वर्कस्पेस में लोड है, इसे Console में निःसंकोच एक्सप्लोर कीजिए.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Fraud Detection
अभ्यास निर्देश
rep.int()का उपयोग करकेpredictionsनाम का एक वेक्टर बनाएँ जिसमें सभी ट्रांसफ़र्स को वैध (क्लास 0) प्रेडिक्ट किया गया हो। यह फंक्शन वीडियो में कैसे इस्तेमाल हुआ था, देखने के लिए स्लाइड्स पर नज़र डालने में संकोच न करें.caretपैकेज केconfusionMatrix()फंक्शन का उपयोग करकेpredictionsऔरtransfersकेfraud_flagकॉलम की कन्फ्यूज़न मैट्रिक्स निकालें.- धोखाधड़ी का पता न लगाने की कुल लागत को, धोखाधड़ी वाले ट्रांसफ़र्स की राशियों के योग के रूप में गणना करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Create vector predictions containing 0 for every transfer
predictions <- factor(___(___, times = ___(___)), levels = c(0, 1))
# Compute confusion matrix
confusionMatrix(data = ___, reference = ___)
# Compute cost of not detecting fraud
cost <- sum(___[___ == ___])
print(cost)