Kendi tespit modelini oluştur
Hadi bu bölümde gördüğümüz araçları birleştirelim. Önceki egzersizlerdeki kredi transferi veri kümesi, aynı sınıf dengesizliği korunarak bir eğitim ve bir test setine ayrıldı. Sonrasında, eğitim setine SMOTE uygulandı. Hem orijinal, dengesiz eğitim setinde hem de yeniden dengelenmiş eğitim setinde bir sınıflandırma ağacı modeli kuracaksın. Son olarak, her iki modeli de aynı test seti üzerinde karşılaştıracağız.
rpart ve caret kütüphaneleri çalışma alanında zaten yüklü. Bu egzersizi tamamlarken slaytlara bakmaktan çekinme.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
R ile Dolandırıcılık Tespiti
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Train the rpart algorithm on the original training set and the SMOTE-rebalanced training set
model_orig <- ___(___, data = ___)
model_smote <- ___(___, data = ___)