Regresi logistik dipadukan dengan SMOTE

Dalam latihan ini, Anda akan mengambil model Logistic Regression dari latihan sebelumnya dan menggabungkannya dengan metode pensampelan ulang SMOTE. Kami akan menunjukkan cara melakukannya secara efisien dengan menggunakan pipeline yang memadukan metode pensampelan ulang dengan model sekaligus. Pertama, Anda perlu mendefinisikan pipeline yang akan digunakan.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Deteksi Kecurangan di Python

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

Impor modul Pipeline dari imblearn, ini sudah dilakukan untuk Anda.
Lalu definisikan apa yang ingin Anda masukkan ke dalam pipeline, tetapkan metode SMOTE() ke resampling, dan tetapkan LogisticRegression() ke model.
Gabungkan dua langkah tersebut dalam fungsi Pipeline(). Anda perlu menyatakan bahwa Anda ingin menggabungkan resampling dengan model pada tempat yang sesuai di argumen. Saya tunjukkan cara melakukannya.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# 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)])

Edit dan Jalankan Kode