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  3. Pythonで学ぶ不正検知
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练习

Machine Learning の分類で不正検知に挑戦

この演習では、クレジットカードのデータに対してシンプルな Machine Learning モデルを使うとどうなるかを確認します。

前の結果を上回れると思いますか？これまでに「50件中22件」の不正を検知し、「16件」の誤検知がありました。

それでは、この点を踏まえて Logistic Regression モデルを実装しましょう。Python の教師あり学習のクラスを受講済みなら、このモデルには馴染みがあるはずです。そうでない場合は、ここで少し復習してもよいでしょう。心配はいりません。これから Machine Learning モデルの流れを順を追って案内します。

X と y の変数はワークスペースに用意されています。

说明

100 XP
  • X と y を学習用とテスト用に分割し、データの30%をテスト用に確保します。
  • 学習データにモデルを当てはめます。
  • X_test に対して model.predict を実行し、モデルの予測ラベルを取得します。
  • y_test と predicted を比較して分類結果を取得し、与えられた混同行列で結果を確認します。