डिसीजन ट्री बनाम न्यूरल नेटवर्क
कई फीचर्स जैसे age, education level, और प्रति सप्ताह काम किए गए hours के आधार पर आय स्तर को वर्गीकृत करने के लिए एक decision tree classifier बनाइए, और उससे निकले हुए learned rules निकालिए जो निर्णय को समझाएँ। फिर, उसी डेटा पर प्रशिक्षित MLPClassifier के परफॉर्मेंस से इसकी तुलना कीजिए।
X_train, X_test, y_train, और y_test आपके लिए पहले से लोड हैं। accuracy_score और export_text फंक्शंस भी आपके लिए इम्पोर्ट किए गए हैं।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Explainable AI
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
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}")