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अभ्यास

अपना पहला classification tree ट्रेन करें

इस अभ्यास में आप UCI मशीन लर्निंग रिपोजिटरी के Wisconsin Breast Cancer Dataset के साथ काम करेंगे. आप दो फीचर्स के आधार पर अनुमान लगाएंगे कि ट्यूमर malignant है या benign: ट्यूमर का mean radius (radius_mean) और उसके concave points की mean संख्या (concave points_mean).

डेटासेट आपके वर्कस्पेस में पहले से लोड है और 80% train तथा 20% test में बँटा है. फीचर मैट्रिसेज़ X_train और X_test को असाइन की गई हैं, जबकि लेबल की arrays y_train और y_test को असाइन की गई हैं जहाँ class 1 malignant ट्यूमर और class 0 benign ट्यूमर को दर्शाती है. पुनरुत्पाद्य (reproducible) परिणाम पाने के लिए हमने SEED नाम का एक वैरिएबल भी परिभाषित किया है जो 1 पर सेट है.

निर्देश

100 XP

  • sklearn.tree से DecisionTreeClassifier इम्पोर्ट करें.

  • अधिकतम गहराई 6 के साथ DecisionTreeClassifier dt को instantiate करें.

  • dt को training सेट पर fit करें.

  • टेस्ट सेट के लेबल प्रेडिक्ट करें और परिणाम y_pred को असाइन करें.