Recency 特徴量
Recency（新しさ）特徴量は、ある出来事が過去にどれだけ最近起きたかを表します。出来事が直近で起きているほど、その recency は 1 に近づきます。新規でこれまでに見たことがないケースが発生した場合、recency は 0 になります。こうした特徴量は異常行動の検知に役立ちます。動画では、カテゴリ型特徴量に基づいて recency 特徴量を作る方法を学びました。ここでは、Alice と Bob の取引を含むデータセット trans が用意されています。channel_cd 列に基づく rec_channel という recency 特徴量を作成します。
zoo と dplyr パッケージは読み込まれています。前の演習で作成した頻度特徴量 freq_channel は trans に追加済みです。trans$timestamp は時間単位に変換され、gamma は -log(0.01)/90 に設定されています。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶ不正検知
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Create the recency function
recency_fun <- function(t, gamma, channel_cd, freq_channel) {
n_t <- length(t)
# If the channel has never been used, return 0
if (freq_channel[n_t] == ___) {
return(___)
}
}