🏠 Главная
Бенчмарки
📊 Все бенчмарки 🦖 Динозавр v1 🦖 Динозавр v2 ✅ Приложения To-Do List 🎨 Творческие свободные страницы 🎯 FSACB - Ультимативный показ 🌍 Бенчмарк перевода
Модели
🏆 Топ-10 моделей 🆓 Бесплатные модели 📋 Все модели ⚙️ Режимы Kilo Code
Ресурсы
💬 Библиотека промптов 📖 Глоссарий ИИ 🔗 Полезные ссылки
expert

Anomalie Detectie Algoritme

#python #machine-learning #statistiek

Selecteer en motiveer een algoritme voor het detecteren van fraude in een zwaar onevenwichtige dataset.

Als Data Scientist moet je een model kiezen voor fraude_detectie op een dataset van 1 miljoen transacties waarbij slechts 0,1% frauduleus is. Vergelijk de voor- en nadelen van Isolation Forest versus Autoencoders in deze context. Schrijf vervolgens Python-code (pseudocode is toegestaan) om de 'class imbalance' aan te pakken voorafgaand aan de training.