将 Logistic Regression 与 SMOTE 结合

在本练习中，您将把上一个练习中的 Logistic Regression 模型与一个 SMOTE 重采样方法 结合使用。我们将向您展示如何通过使用一个流水线（pipeline），把重采样方法与模型一次性组合起来，以高效完成这一过程。首先，您需要定义要使用的流水线。

本练习是课程的一部分

Python 中的欺诈检测

查看课程

练习说明

从 imblearn 导入 Pipeline 模块，这一步已经为您完成。
然后定义要放入流水线的内容，将 SMOTE() 方法赋给 resampling，并将 LogisticRegression() 赋给 model。
在 Pipeline() 函数中组合两个步骤。您需要在参数的相应位置声明要将 resampling 与 model 组合在一起。下面示范如何完成。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# 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)])

编辑并运行代码