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  3. Python으로 배우는 사기 탐지
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결과 확인

이 연습 문제에서는 DBSCAN 사기 탐지 모델의 결과를 확인해 보겠습니다. 실제 업무에서는 신뢰할 만한 라벨이 없는 경우가 많아, 사기 분석가가 결과 검증을 도와줄 수 있어요. 분석가는 모델 결과를 살펴보고, 표시된 사례가 실제로 수상한지 판단합니다. 또한 과거에 사례로 확인된 사기가 모델에서 제대로 포착되는지도 확인할 수 있어요.

이번에는 사기 라벨을 활용해 모델 결과를 점검하겠습니다. 예측된 클러스터 번호는 pred_labels에, 원래의 사기 라벨은 labels에 제공되어 있어요.

Instrucţiuni

100 XP
  • 클러스터 번호와 실제 라벨을 결합한 데이터프레임을 만드세요. 이 부분은 이미 준비되어 있어요.
  • 가장 작은 세 개 클러스터(클러스터 21, 17, 9)에 대해 사기를 표시하는 조건을 만드세요.
  • 실제 사기 라벨과 방금 만든 예측 사기 라벨로 교차표를 만드세요.