未偵測到詐騙的成本
當沒有使用偵測模型時，transfers 資料集中的所有交易都會被視為合法。你將建立相對應的混淆矩陣。雖然詐騙很少見，但造成的財務損失可能非常巨大。你會計算未偵測到詐騙轉帳的總成本。
caret 套件已為你載入，可用來建立 confusionMatrix()。transfers 資料集也已載入到你的工作空間，請在主控台中放心探索。
本練習屬於課程
R 的詐欺偵測
練習說明
- 使用
rep.int()建立一個名為predictions的向量，將所有轉帳都預測為合法（類別 0）。若需要，可回頭查看投影片，看看這個函式在影片中如何使用。 - 使用
caret套件的confusionMatrix()函式，計算predictions與transfers中fraud_flag欄位的混淆矩陣。 - 將詐騙轉帳金額加總，計算未偵測到詐騙的總成本。
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。
# Create vector predictions containing 0 for every transfer
predictions <- factor(___(___, times = ___(___)), levels = c(0, 1))
# Compute confusion matrix
confusionMatrix(data = ___, reference = ___)
# Compute cost of not detecting fraud
cost <- sum(___[___ == ___])
print(cost)