🏠 Hem
Benchmarkar
📊 Alla benchmarkar 🦖 Dinosaur v1 🦖 Dinosaur v2 ✅ To-Do List-applikationer 🎨 Kreativa fria sidor 🎯 FSACB - Ultimata uppvisningen 🌍 Översättningsbenchmark
Modeller
🏆 Topp 10 modeller 🆓 Gratis modeller 📋 Alla modeller ⚙️ Kilo Code
Resurser
💬 Promptbibliotek 📖 AI-ordlista 🔗 Användbara länkar
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.