No exercício anterior, vimos que a proporção de observações de fraude para não fraude é muito baixa. Você pode agir sobre isso, por exemplo, reestruturando a amostragem (re-sampling) dos seus dados, como será explicado no próximo vídeo.

Neste exercício, você vai observar os dados e visualizar a proporção entre fraude e não fraude. Em análises de fraude, é sempre um bom ponto de partida olhar para os dados antes de fazer qualquer alteração.

Além disso, ao conversar com colegas, um gráfico costuma deixar claro que estamos lidando com um conjunto de dados fortemente desbalanceado. Vamos criar um gráfico para visualizar a proporção de pontos de dados de fraude e não fraude no conjunto df.

A função prep_data() já está carregada no seu ambiente, assim como matplotlib.pyplot como plt.

Algoritmos de detecção de fraude em ação

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