构建您自己的检测模型
让我们把本章学到的工具结合起来。前面练习中的信用转账数据集已被划分为训练集和测试集，且类别不平衡比例相同。接着在训练集上应用了 SMOTE。您将分别在原始不平衡训练集和重采样后的平衡训练集上构建分类树模型。最后，在同一个测试集上比较两个模型的表现。
rpart 和 caret 库已在您的工作空间中加载。如有需要，您可以参考幻灯片完成本练习。
本练习是课程的一部分
R 中的欺诈检测
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Train the rpart algorithm on the original training set and the SMOTE-rebalanced training set
model_orig <- ___(___, data = ___)
model_smote <- ___(___, data = ___)