結合 ROS 與 RUS
你可以同時結合隨機過度抽樣（ROS）與隨機低度抽樣（RUS）來平衡類別分佈。你將重新平衡資料集，使新的資料集包含 10,000 筆交易，其中有 30% 為詐欺交易。
記得，你可以在主控台載入 ROSE，並輸入 ?ovun.sample 檢視此函式可接受的引數。
本練習屬於課程
R 的詐欺偵測
練習說明
- 載入
ROSE套件。 - 將
n_new設為 10,000，fraud_fraction設為 30%。 - 同時使用過度抽樣與低度抽樣。
- 檢查低度抽樣後資料集的類別平衡。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Load ROSE
___
# Specify the desired number of cases in the balanced dataset and the fraction of fraud cases
n_new <- ___
fraud_fraction <- ___
# Combine ROS & RUS!
sampling_result <- ___(___ = ___, ___ = ___,
___ = ___, ___ = ___, p = ___, seed = 2018)
# Verify the Class-balance of the re-balanced dataset
sampled_credit <- ___
prop.table(___(___))