Vous allez maintenant tenter de construire un modèle d’arbre de décision. Un arbre de décision est une liste de règles if-else apprises automatiquement qui décident, dans le cas du churn télécom, si les clients vont résilier ou non. Voici un exemple de graphe d’arbre de décision construit sur le célèbre jeu de données de survie du Titanic.

Les train_X, test_X, train_Y, test_Y de l’exercice précédent ont été chargés pour vous. Le module tree et la fonction accuracy_score ont également été importés depuis la bibliothèque sklearn. Vous allez maintenant construire votre modèle et évaluer ses performances sur des données jamais vues.

Pourquoi utiliser le Machine Learning en marketing ? Stratégies et cas d’usage

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