Custo de não detectar fraudes

Quando nenhum modelo de detecção é usado, todas as transações no conjunto de dados transfers são consideradas legítimas. Você vai determinar a matriz de confusão correspondente. Apesar de a fraude ser rara, as perdas financeiras resultantes podem ser enormes. Você vai calcular o custo total de não detectar as transferências fraudulentas.

O pacote caret já está carregado para você construir a confusionMatrix(). O conjunto de dados transfers está carregado no seu workspace; fique à vontade para explorá-lo no Console.

Este exercício faz parte do curso

Detecção de Fraudes em R

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Instruções do exercício

Use rep.int() para criar um vetor chamado predictions em que todas as transferências sejam previstas como legítimas (classe 0). Se precisar, consulte os slides para ver como essa função foi usada no vídeo.
Use a função confusionMatrix() do pacote caret para calcular a matriz de confusão de predictions e da coluna fraud_flag de transfers.
Calcule o custo total de não detectar fraudes como a soma dos valores transferidos fraudulentos.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Create vector predictions containing 0 for every transfer
predictions <- factor(___(___, times = ___(___)), levels = c(0, 1))

# Compute confusion matrix
confusionMatrix(data = ___, reference = ___)

# Compute cost of not detecting fraud
cost <- sum(___[___ == ___])
print(cost)

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