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
Egzersiz talimatları
fixedcost10 olacak şekilde, test kümesindemodel_origkullanımının gerçek maliyetini hesaplamak içincost_model()fonksiyonunu kullan.fixedcost10 olacak şekilde, test kümesindemodel_smotekullanımının gerçek maliyetini hesaplamak içincost_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(___, ___, ___, ___)