Logistic Regression ร่วมกับ SMOTE

ในแบบฝึกหัดนี้ จะนำโมเดล Logistic Regression จากแบบฝึกหัดก่อนหน้ามาใช้ร่วมกับ วิธีการ Resample แบบ SMOTE โดยจะใช้ pipeline ที่รวมวิธีการ Resample กับโมเดลไว้ด้วยกันในขั้นตอนเดียว เพื่อให้กระบวนการทำงานมีประสิทธิภาพมากขึ้น ขั้นแรก ต้องกำหนด pipeline ที่จะใช้ก่อน

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การตรวจจับการฉ้อโกงด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

Import โมดูล Pipeline จาก imblearn ซึ่งดำเนินการให้แล้ว
จากนั้นกำหนดสิ่งที่ต้องการใส่ใน pipeline โดยกำหนดเมธอด SMOTE() ให้กับ resampling และกำหนด LogisticRegression() ให้กับ model
รวมสองขั้นตอนเข้าด้วยกันใน Pipeline() โดยระบุว่าต้องการรวม resampling กับ model ในตำแหน่งที่เหมาะสมของ argument ซึ่งจะแสดงวิธีการดำเนินการให้

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# This is the pipeline module we need for this from imblearn
from imblearn.pipeline import Pipeline 

# Define which resampling method and which ML model to use in the pipeline
resampling = ____
model = ____

# Define the pipeline, tell it to combine SMOTE with the Logistic Regression model
pipeline = Pipeline([('SMOTE', resampling), ('Logistic Regression', model)])

แก้ไขและรันโค้ด