Jetzt versuchst du, ein Entscheidungsbaum-Modell zu bauen. Ein Entscheidungsbaum ist eine Liste von per Machine Learning gelernten If-Else-Regeln, die im Fall des Telecom-Churns entscheiden, ob Kundinnen und Kunden abspringen oder nicht. Hier ist ein Beispiel-Graph eines Entscheidungsbaums, der auf dem bekannten Titanic-Überlebensdatensatz basiert.

train_X, test_X, train_Y, test_Y aus der vorherigen Übung wurden für dich geladen. Außerdem wurden das Modul tree und die Funktion accuracy_score aus der sklearn-Bibliothek importiert. Du baust jetzt dein Modell und prüfst seine Leistung auf ungesehenen Daten.

Warum ML im Marketing? Strategien und Anwendungsfälle

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