BaşlayınÜcretsiz başlayın

Sahtekarlık tespitinin gerçek maliyeti

Orijinal eğitim kümesi üzerinde (model_orig) ve yeniden dengelenmiş eğitim kümesi üzerinde (model_smote) iki model kurdun. test kümesindeki örnekler için tahmin edilen sınıflar sırasıyla predicted_class_orig ve predicted_class_smote olarak adlandırıldı. Sahtekarlık tespit modellerini doğruluk üzerinden karşılaştırmak yerine, tespit maliyetlerini hesaplamak daha iyidir.

İşte cost_model() fonksiyonunun tanımı. Maliyetin nasıl hesaplandığını anlamak için incele.

cost_model <- function(predicted.classes, true.classes, amounts, fixedcost) {
  library(hmeasure)
  predicted.classes <- relabel(predicted.classes)
  true.classes <- relabel(true.classes)
  cost <- sum(true.classes * (1 - predicted.classes) * amounts + predicted.classes * fixedcost)
  return(cost)
}

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R ile Dolandırıcılık Tespiti

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • fixedcost 10 olacak şekilde, test kümesinde model_orig kullanımının gerçek maliyetini hesaplamak için cost_model() fonksiyonunu kullan.
  • fixedcost 10 olacak şekilde, test kümesinde model_smote kullanımının gerçek maliyetini hesaplamak için cost_model() fonksiyonunu kullan.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Calculate the total cost of deploying the original model
cost_model(___, ___, ___, ___)

# Calculate the total cost of deploying the model using SMOTE
cost_model(___, ___, ___, ___)
Kodu Düzenle ve Çalıştır