Professional-Machine-Learning-Engineer受験対策質問68：あなたは銀行で働いており、不正検出のためのランダムフォレストモデルを構築しています。トランザクションを含むデータセットがあり、そのうち1％が不正であると識別されています。分類器のパフォーマンスを向上させる可能性が高いデータ変換戦略はどれですか？

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質問 68/68

あなたは銀行で働いており、不正検出のためのランダムフォレストモデルを構築しています。トランザクションを含むデータセットがあり、そのうち1％が不正であると識別されています。
分類器のパフォーマンスを向上させる可能性が高いデータ変換戦略はどれですか？

A. Z-すべての数値特徴を正規化します。 B. データをTFRecordsに書き込みます。 C. すべてのカテゴリ機能でワンホットエンコーディングを使用します。 D. 不正なトランザクションを10回オーバーサンプリングします。

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