Regressão logística combinada com SMOTE

Neste exercício, você vai pegar o modelo de Regressão Logística do exercício anterior e combiná-lo com um método de reamostragem SMOTE. Vamos mostrar como fazer isso de forma eficiente usando um pipeline que reúne o método de reamostragem e o modelo de uma só vez. Primeiro, você precisa definir o pipeline que vai usar.

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Detecção de Fraudes em Python

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Instruções do exercício

Importe o módulo Pipeline de imblearn; isso já foi feito para você.
Depois, defina o que você quer colocar no pipeline: atribua o método SMOTE() a resampling e atribua LogisticRegression() a model.
Combine duas etapas na função Pipeline(). Você precisa indicar que quer combinar resampling com model no local correspondente do argumento. Eu mostro como fazer isso.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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)])

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