未检测到欺诈的成本
当未使用检测模型时，transfers 数据集中的所有交易都会被视为合法。您将确定相应的混淆矩阵。尽管欺诈较为少见，但由此带来的财务损失可能非常巨大。您将计算未检测到欺诈转账的总成本。
caret 包已为您加载，可用于构建 confusionMatrix()。transfers 数据集已加载到您的工作区，欢迎在 Console 中探索。
本练习是课程的一部分
R 中的欺诈检测
练习说明
- 使用
rep.int()创建一个名为predictions的向量，将所有转账都预测为合法（类别 0）。如需回顾用法，可查看幻灯片，了解该函数在视频中的使用方式。 - 使用
caret包中的confusionMatrix()函数，计算predictions与transfers中fraud_flag列的混淆矩阵。 - 计算未检测到欺诈的总成本，即所有欺诈转账金额的总和。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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)