Entscheidungsbäume vs. Neuronale Netze
Erstelle einen Entscheidungsbaum, um Einkommensstufen anhand mehrerer Merkmale wie Alter, Bildungsstand und Wochenarbeitszeit zu klassifizieren. Extrahiere die gelernten Regeln, die die Entscheidung erklären. Vergleiche dann die Leistung dieses Klassifikators mit einem MLPClassifier, der mit denselben Daten trainiert wurde.
X_train, X_test, y_train und y_test wurden bereits für dich geladen. Die Funktionen accuracy_score und export_text sind ebenfalls schon importiert.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Erklärbare KI in Python
Interaktive Übung zum Anfassen
Probieren Sie diese Übung aus, indem Sie diesen Beispielcode ausführen.
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}")