SMOTE와 결합한 로지스틱 회귀

이번 연습에서는 이전 연습 문제에서 사용한 로지스틱 회귀 모델에 SMOTE 재표본화 방법을 결합해 보겠습니다. 재표본화 방법과 모델을 한 번에 묶어 실행할 수 있도록 파이프라인을 사용해 효율적으로 구성하는 방법을 보여 드릴게요. 먼저, 사용할 파이프라인을 정의해야 합니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 사기 탐지

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연습 안내

imblearn에서 Pipeline 모듈을 가져오세요. 이 부분은 이미 준비되어 있습니다.
파이프라인에 넣을 요소를 정의하세요. SMOTE()는 resampling에, LogisticRegression()은 model에 할당하세요.
Pipeline() 함수에서 두 단계를 결합하세요. 인자에서 resampling과 model을 해당 위치에 결합한다고 명시해야 합니다. 방법은 제가 예시로 보여 드립니다.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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)])

코드 편집 및 실행