随机欠采样

R 中的欺诈检测

Bart Baesens

Professor Data Science at KU Leuven

随机欠采样（RUS）

类别柱状图（欠采样）

原始数据：训练/测试

随机欠采样示意（v0）

随机欠采样示意（v1）

V2 对 V1（不平衡）信用卡数据

table(creditcard$Class)

    0     1 
24108   492

n_fraud <- 492
new_frac_fraud <- 0.50
new_n_total <- n_fraud / new_frac_fraud ## = 492 / 0.50 = 984

library(ROSE)
undersampling_result <- ovun.sample(formula = Class ~ ., data = creditcard,
                                    method = "under", N = new_n_total, seed = 2018)

undersampled_credit <- undersampling_result$data

prop.table(table(undersampled_credit$Class))

  0   1 
0.5 0.5

V2 对 V1（欠采样）信用卡数据

两者一起用！

两种类别柱状图

n_new <- nrow(creditcard) ## = 24600
fraction_fraud_new <- 0.50

sampling_result <- ovun.sample(formula = Class ~ ., data = creditcard,
                               method = "both",
                               N = n_new,
                               p = fraction_fraud_new,
                               seed = 2018)

sampled_credit <- sampling_result$data

prop.table(table(sampled_credit$Class))

        0         1 
0.5039837 0.4960163

V2 对 V1（组合采样）信用卡数据

让我们练习吧！

R 中的欺诈检测