Crea il tuo modello di rilevamento
Mettiamo insieme gli strumenti visti in questo capitolo. L'insieme di dati sui bonifici del credito dei precedenti esercizi è stato suddiviso in un insieme di addestramento e uno di test con lo stesso squilibrio tra le classi. Poi è stato applicato SMOTE sull'insieme di addestramento. Costruirai un modello ad albero di classificazione sia sull'insieme di addestramento sbilanciato originale sia su quello riequilibrato. Infine, confronterai entrambi i modelli sullo stesso insieme di test.
Le librerie rpart e caret sono già caricate nel tuo workspace. Se ti serve, consulta le diapositive per completare questo esercizio.
Questo esercizio fa parte del corso
Rilevamento delle frodi in R
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Train the rpart algorithm on the original training set and the SMOTE-rebalanced training set
model_orig <- ___(___, data = ___)
model_smote <- ___(___, data = ___)