BaşlayınÜcretsiz başlayın

Tek bir hesap için frekans özelliği

Bir frekans özelliği, belirli bir olayın geçmişte ne sıklıkla gerçekleştiğini sayar. Bu tür özellikler oluşturmak, anormal davranışları tespit etmeye yardımcı olur. Videoda, kategorik bir özelliğe dayalı bir frekans özelliğinin nasıl oluşturulacağını öğrendin.

Şimdi sana Bob'a ait işlem verileri verildi. Sütunlardan biri, Bob'un her bir işlemini hangi ödeme kanalıyla gerçekleştirdiğini belirten channel_cd. rollapply() fonksiyonunu kullanarak channel_cd sütununa dayalı freq_channel adlı bir frekans özelliği oluşturacaksın. Fonksiyon dokümantasyonunu görmek için konsolda ?rollaply kullanabilirsin.

trans_Bob veri kümesi ile zoo ve dplyr paketleri çalışma alanında yüklü.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R ile Dolandırıcılık Tespiti

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • steps ve channel girdilerini alan, adım sayısını hesaplayan ve en son channel'ın geçmişte kaç kez kullanıldığını toplayan bir frequency_fun() fonksiyonu yaz.
  • transfer_id sütununda rollapply fonksiyonunu kullanarak freq_channel özelliğini oluştur. Bu özellik, belirli bir channel_cd'nin daha önce kaç kez kullanıldığını saymalı.
  • channel_cd, freq_channel ve fraud_flag özelliklerini yazdır. Yeni oluşturulan özelliği incele.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Frequency feature based on channel_cd
frequency_fun <- function(steps, channel) {
  n <- ___(___)
  frequency <- ___(___[1:n] == ___[___])
  return(frequency)
}

# Create freq_channel feature
freq_channel <- ___(trans_Bob$___, width = list(-1:-length(trans_Bob$___)), partial = ___, FUN = ___, trans_Bob$___)

# Print the features channel_cd, freq_channel and fraud_flag next to each other
freq_channel <- c(0, freq_channel)
cbind.data.frame(trans_Bob$___, ___, trans_Bob$fraud_flag)
Kodu Düzenle ve Çalıştır