Terim listesini kullanma
Çoğu zaman sadece tek bir terimde arama yapmak istemezsin. Muhtemelen potansiyel olarak sahtekâr müşterileri ve/veya işlemleri işaretleyebilecek terimlerden oluşan tam bir "fraud sözlüğü" oluşturabilirsin. Fraud analistleri genelde böyle bir sözlükte nelerin olması gerektiğine dair bir fikre sahiptir. Bu egzersizde birçok terimi işaretleyeceksin ve bir sonraki egzersizde bundan yeni bir bayrak değişkeni oluşturacaksın. Bu 'bayrak', bir Machine Learning modelinde doğrudan bir özellik olarak ya da Machine Learning modelinin sonuçlarının üzerine ek bir filtre olarak kullanılabilir. Önce verimizi filtrelemek için bir terim listesi kullanalım. Temizlenmiş e-postaları içeren veri çerçevesi yine df olarak mevcut.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Sahtekarlık Tespiti
Egzersiz talimatları
- 'enron stock', 'sell stock', 'stock bonus' ve 'sell enron stock' ifadelerini içeren bir arama listesi oluştur.
- Arama koşullarındaki string terimleri birleştir.
searchforaltında tanımlanan listeyle eşleşen e-postaları kullanarak veriyi filtrele.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Create a list of terms to search for
searchfor = ['____', '____', '____', '____']
# Filter cleaned emails on searchfor list and select from df
filtered_emails = df.____[____['_____'].____._____('|'.join(____), na=False)]
print(filtered_emails)