เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

ฟีเจอร์ความถี่สำหรับบัญชีเดียว

ฟีเจอร์ความถี่ (frequency feature) ใช้นับว่าเหตุการณ์หนึ่ง ๆ เกิดขึ้นบ่อยแค่ไหนในอดีต การสร้างฟีเจอร์เช่นนี้ช่วยตรวจจับพฤติกรรมที่ผิดปกติได้ดียิ่งขึ้น ในวิดีโอที่ผ่านมา คุณได้เรียนรู้วิธีสร้างฟีเจอร์ความถี่จากฟีเจอร์เชิงหมวดหมู่แล้ว

ตอนนี้คุณมีข้อมูลธุรกรรมของ Bob โดยมีคอลัมน์ channel_cd ซึ่งระบุช่องทางการชำระเงินที่ Bob ใช้ในแต่ละธุรกรรม คุณจะสร้างฟีเจอร์ความถี่ชื่อ freq_channel จากคอลัมน์ channel_cd โดยใช้ฟังก์ชัน rollapply() สามารถพิมพ์ ?rollapply ในคอนโซลเพื่อดูเอกสารประกอบฟังก์ชันได้

ชุดข้อมูล trans_Bob และแพ็กเกจ zoo กับ dplyr ถูกโหลดไว้ในพื้นที่ทำงานของคุณแล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การตรวจจับการฉ้อโกงใน R

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • เขียนฟังก์ชัน frequency_fun() ที่รับ steps และ channel เป็น input โดยนับจำนวน steps และรวมจำนวนครั้งที่ channel ล่าสุดถูกใช้งานในอดีต
  • สร้างฟีเจอร์ freq_channel โดยใช้ฟังก์ชัน rollapply กับคอลัมน์ transfer_id ฟีเจอร์นี้ควรนับจำนวนครั้งที่ channel_cd แต่ละค่าถูกใช้งานก่อนหน้า
  • แสดงผลฟีเจอร์ channel_cd, freq_channel และ fraud_flag แล้วตรวจสอบฟีเจอร์ที่สร้างขึ้นใหม่

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Frequency feature based on channel_cd
frequency_fun <- function(steps, channel) {
  n <- ___(___)
  frequency <- ___(___[1:n] == ___[___])
  return(frequency)
}

# Create freq_channel feature
freq_channel <- ___(trans_Bob$___, width = list(-1:-length(trans_Bob$___)), partial = ___, FUN = ___, trans_Bob$___)

# Print the features channel_cd, freq_channel and fraud_flag next to each other
freq_channel <- c(0, freq_channel)
cbind.data.frame(trans_Bob$___, ___, trans_Bob$fraud_flag)
แก้ไขและรันโค้ด