Costul real al detectării fraudelor

Ai construit două modele: unul pe setul de antrenament original (model_orig) și altul pe setul de antrenament rebalansat (model_smote). Clasele prezise pentru cazurile din setul test se numesc predicted_class_orig, respectiv predicted_class_smote. În loc să compari modelele de detectare a fraudelor pe baza acurateței, este mai util să calculezi costul detectării.

Mai jos găsești definiția funcției cost_model(). Analizează-o pentru a înțelege cum se calculează costul.

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)
}