以下哪种方法会从多数类中随机抽取一个子样本,以处理类别"不平衡"?
本练习是课程的一部分
通过我们的互动练习之一,将理论转化为实践
本章将介绍欺诈检测中典型的挑战,并讲解如何通过更智能的重采样方式来应对数据不平衡问题。
当前练习
在了解了欺诈检测的主要挑战之后,您将学习如何用监督学习为交易打上欺诈标记。您将使用分类器,对其进行调整并相互比较,以找到最有效的欺诈检测模型。
本章重点介绍使用无监督学习技术进行欺诈检测。您将对客户进行分群,使用 K-means 聚类和其他聚类算法,在数据中发现可疑情况。
在最后一章中,您将使用文本数据、文本挖掘和主题建模来识别欺诈行为。