Rozhodovací stromy vs. neuronové sítě
Sestav klasifikátor rozhodovacího stromu pro klasifikaci příjmových skupin na základě několika příznaků – věku, úrovně vzdělání a počtu odpracovaných hodin týdně – a extrahuj naučená pravidla, která vysvětlují jeho rozhodování. Pak porovnej jeho výkon s modelem MLPClassifier natrénovaným na stejných datech.
X_train, X_test, y_train a y_test jsou pro tebe předem načteny. Funkce accuracy_score a export_text jsou také naimportovány.
Toto cvičení je součástí kurzu
Explainable AI v Pythonu
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
model = DecisionTreeClassifier(random_state=42, max_depth=2)
model.fit(X_train, y_train)
# Extract the rules
rules = ____
print(rules)
y_pred = model.predict(X_test)
# Compute accuracy
accuracy = ____
print(f"Accuracy: {accuracy:.2f}")