Combinarea ROS și RUS

Poți combina atât supra-eșantionarea aleatoare (ROS) cât și sub-eșantionarea aleatoare (RUS) pentru a echilibra distribuția claselor. Vei reechilibra setul de date astfel încât noul set să conțină 10.000 de tranzacții, dintre care 30% să fie frauduloase.

Reține că poți încărca oricând ROSE în consolă și să introduci ?ovun.sample pentru a verifica ce argumente acceptă funcția.

Acest exercițiu face parte din cursul

Detecția fraudelor în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Încarcă pachetul ROSE.
Setează n_new la 10.000 și fraud_fraction la 30%.
Folosește atât supra-eșantionarea, cât și sub-eșantionarea.
Verifică echilibrul claselor în setul de date sub-eșantionat.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Load ROSE
___

# Specify the desired number of cases in the balanced dataset and the fraction of fraud cases
n_new <- ___
fraud_fraction <- ___

# Combine ROS & RUS!
sampling_result <- ___(___ = ___, ___ = ___,
                           ___ = ___, ___ = ___,  p = ___, seed = 2018)

# Verify the Class-balance of the re-balanced dataset
sampled_credit <- ___
prop.table(___(___))

Editează și rulează codul