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Author: liganega

notebooks/unbalanced_data_classification.ipynb

@@ -6,7 +6,7 @@
     "_cell_guid": "a239913a-b27f-15e7-8911-53b62bf41c4e"
    },
    "source": [
-    "# (코드 워크아웃) 신용카드 사기 탐지"
+    "# (코드 워크아웃) 신용카드 사기 거래 탐지"
    ]
   },
   {

training_models.ipynb

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     "극도로 불균형을 이루는 두 개의 범주로 구성된 신용카드 거래 데이터를 사용하여 사기 탐지 분류 모델을 구축할 때\n",
     "재현율을 높이는 기법을 확인하라.\n",
     "\n",
-    "참고: [(코드 워크아웃) 신용카드 사기 탐지](https://colab.research.google.com/github/codingalzi/code-workout-ml/blob/master/notebooks/unbalanced_data_classification.ipynb)"
+    "참고: [(코드 워크아웃) 신용카드 사기 거래 탐지](https://colab.research.google.com/github/codingalzi/code-workout-ml/blob/master/notebooks/unbalanced_data_classification.ipynb)"
    ]
   },
   {