SMOTE'u orijinal verilerle karşılaştır
Son egzersizde, SMOTE kullanmanın azınlık sınıfına ait daha fazla gözlem sağladığını gördün. Gerçekte neler olduğunu daha iyi anlamak için bu sonuçları orijinal verilerimizle karşılaştıralım. Eski ve yeni verilerimizin değer sayılarına tekrar bakalım ve iki dağılım grafiğini yan yana çizelim. Bunun için şu argümanları alan, önceden tanımlanmış compare_plot() fonksiyonunu kullanacaksın: X, y, X_resampled, y_resampled, method=''. Fonksiyon, orijinal verini ve yeniden örneklenmiş veriyi yan yana dağılım grafiği olarak çizer.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Sahtekarlık Tespiti
Egzersiz talimatları
- Orijinal etiketlerimiz
yiçin değer sayılarını yazdır.yşu anda bir Numpy dizisi, bu yüzden value_counts kullanabilmek içiny'yi tekrar bir pandas Series nesnesi olarak atayacağız. - Adımı tekrarla ve
y_resampledüzerinde değer sayılarını yazdır. Bu, SMOTE ile iki sınıf arasındaki dengenin nasıl değiştiğini gösterir. - Dağılım grafikleri yan yana görmek için, önceden tanımlı
compare_plot()fonksiyonunu hem orijinal verimiz hem de yeniden örneklenmiş verimiz üzerinde kullan.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Print the value_counts on the original labels y
print(pd.value_counts(pd.Series(____)))
# Print the value_counts
print(____(____(____)))
# Run compare_plot
compare_plot(____, ____, ____, ____, method='SMOTE')