Custo real da detecção de fraude

Você construiu dois modelos no conjunto de treino original (model_orig) e no conjunto reequilibrado (model_smote). As classes previstas para os casos no conjunto test são chamadas predicted_class_orig e predicted_class_smote, respectivamente. Em vez de comparar modelos de detecção de fraude pela acurácia, é melhor calcular o custo de detecção.

Aqui está a definição da função cost_model(). Revise-a para entender como o custo é calculado.

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)
}