Hồi quy Logistic kết hợp với SMOTE

Trong bài tập này, bạn sẽ lấy mô hình Hồi quy Logistic từ bài trước và kết hợp với phương pháp lấy mẫu lại SMOTE. Bạn sẽ thấy cách làm hiệu quả bằng cách dùng pipeline để gộp phương pháp lấy mẫu lại và mô hình vào cùng một luồng. Trước hết, bạn cần định nghĩa pipeline sẽ sử dụng.

Bài tập này là một phần của khóa học

Phát hiện gian lận với Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

Import mô-đun Pipeline từ imblearn, việc này đã được làm sẵn cho bạn.
Sau đó định nghĩa những thành phần sẽ đưa vào pipeline: gán phương thức SMOTE() cho resampling, và gán LogisticRegression() cho model.
Kết hợp hai bước trong hàm Pipeline(). Bạn cần chỉ rõ muốn kết hợp resampling với model vào đúng vị trí trong tham số truyền vào. Tôi sẽ minh họa cách thực hiện.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# This is the pipeline module we need for this from imblearn
from imblearn.pipeline import Pipeline 

# Define which resampling method and which ML model to use in the pipeline
resampling = ____
model = ____

# Define the pipeline, tell it to combine SMOTE with the Logistic Regression model
pipeline = Pipeline([('SMOTE', resampling), ('Logistic Regression', model)])

Chỉnh sửa và Chạy Mã