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Exercise

직접 탐지 모델 만들어 보기

이번 장에서 배운 도구들을 함께 사용해 보겠습니다. 앞선 연습에서 사용한 신용 이체 데이터셋을 동일한 클래스 불균형을 유지한 채 학습용 및 테스트용으로 분할해 두었습니다. 이후 학습용 데이터에는 SMOTE를 적용했습니다. 이제 원래의 불균형 학습 데이터와 재균형된 학습 데이터 각각으로 분류 트리 모델을 만들겠습니다. 마지막으로 두 모델을 동일한 테스트셋에서 비교해 봅니다.

rpart와 caret 라이브러리는 이미 작업 공간에 로드되어 있습니다. 이 연습을 완료하는 데 슬라이드를 참고하셔도 좋습니다.

Instructions 1/4

undefined XP
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  • 원래의 학습 데이터셋 train_original과 SMOTE로 재균형한 학습 데이터셋 train_oversampled에 대해 각각 rpart로 분류 트리 모델 model_orig와 model_smote를 학습하세요. 반응 변수는 Class를 사용합니다.