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연습 문제

무작위 과샘플링(Random over-sampling)

신용 이체 중 사기 거래는 극히 일부에 불과합니다. 이제 사기 사례를 과샘플링(over-sampling) 해서 클래스 분포를 균형 있게 만들려고 합니다. creditcard 데이터셋의 특성 Class는 사기면 1, 아니면 0의 값을 가집니다.

콘솔에서 str()로 'creditcard'의 컬럼을 확인하고, head()로 앞 6행을 출력하며, table(creditcard$Class)로 클래스 분포를 확인해 보세요.

지침

100 XP
  • ROSE 패키지를 불러오세요.
  • 과샘플링된 데이터셋에서 사기 비율이 30%, 합법 거래가 70%가 되도록 필요한 사례 수를 n_new로 지정하세요. 이를 위해 기존 합법 거래 건수를 과샘플링 후 목표 합법 비율로 나누면 됩니다.
  • ovun.sample() 함수를 사용해 Class ~ . 공식을 지정하여 과샘플링을 수행하세요.
  • 과샘플링된 데이터셋의 클래스 분포를 확인하세요.