SMOTE ile birleştirilmiş lojistik regresyon

Bu egzersizde, bir önceki egzersizdeki Logistic Regression modelini alıp bunu SMOTE yeniden örnekleme yöntemi ile birleştireceksin. Bunu, yeniden örnekleme yöntemini modelle tek seferde birleştiren bir pipeline kullanarak nasıl verimli biçimde yapacağını göstereceğiz. Önce, kullanacağın pipeline'ı tanımlaman gerekiyor.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Sahtekarlık Tespiti

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

imblearn içinden Pipeline modülünü içe aktar; bu senin için yapıldı.
Sonra pipeline'a ne koyacağını tanımla, SMOTE() yöntemini resampling değişkenine ata ve LogisticRegression()'ı model değişkenine ata.
Pipeline() fonksiyonunda iki adımı birleştir. Argümanda ilgili yerde resampling ile model'i birleştirmek istediğini belirtmen gerekiyor. Bunu nasıl yapacağını sana gösteriyorum.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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)])

Kodu Düzenle ve Çalıştır