🏠 Ana Sayfa
Benchmarklar
📊 Tüm Benchmarklar 🦖 Dinozor v1 🦖 Dinozor v2 ✅ To-Do List Uygulamaları 🎨 Yaratıcı Serbest Sayfalar 🎯 FSACB - Nihai Gösteri 🌍 Çeviri Benchmarkı
Modeller
🏆 En İyi 10 Model 🆓 Ücretsiz Modeller 📋 Tüm Modeller ⚙️ Kilo Code
Kaynaklar
💬 Prompt Kütüphanesi 📖 YZ Sözlüğü 🔗 Faydalı Bağlantılar
geavanceerd

Modelselectie voor Imbalanced Data

#data science #machine learning #statistiek #python

Bepaal de beste machine learning aanpak voor een dataset met een sterke klassenonevenwichtigheid.

Je werkt aan een fraudedetectiesysteem met een dataset die slechts 0,5% frauduleuze transacties bevat. Beschrijf waarom standaard nauwkeurigheid (accuracy) hier een misleidende metriek is. Kies twee geschikte evaluatiemetrics en leg uit waarom deze beter passen. Stel een pipeline voor die gebruikmaakt van SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) of een vergelijkbare techniek in combinatie met een ensemble-model zoals XGBoost of Random Forest. Beschrijf de stappen om hyperparameters te tunen zonder data leakage.