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  3. R로 배우는 사기 탐지
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练习

사기 탐지의 실제 비용

원본 학습용 데이터(model_orig)와 리밸런싱된 학습용 데이터(model_smote)로 두 개의 모델을 만들었어요. test 세트의 각 사례에 대한 예측 클래스는 각각 predicted_class_orig와 predicted_class_smote예요. 사기 탐지 모델을 단순히 정확도로 비교하기보다는, 탐지 비용을 계산해 비교하는 것이 더 좋아요.

아래는 cost_model() 함수의 정의예요. 비용이 어떻게 계산되는지 이해할 수 있도록 확인해 보세요.

cost_model <- function(predicted.classes, true.classes, amounts, fixedcost) {
  library(hmeasure)
  predicted.classes <- relabel(predicted.classes)
  true.classes <- relabel(true.classes)
  cost <- sum(true.classes * (1 - predicted.classes) * amounts + predicted.classes * fixedcost)
  return(cost)
}

说明

100 XP
  • 테스트 세트에 model_orig을(를) 배포했을 때의 실제 비용을 fixedcost가 10일 때 cost_model()로 계산하세요.
  • 테스트 세트에 model_smote을(를) 배포했을 때의 실제 비용을 fixedcost가 10일 때 cost_model()로 계산하세요.