Pohon keputusan vs. jaringan saraf
Bangun sebuah pengklasifikasi pohon keputusan untuk mengklasifikasikan tingkat pendapatan berdasarkan beberapa fitur termasuk usia, tingkat pendidikan, dan jam kerja per minggu, lalu ekstrak aturan yang dipelajari yang menjelaskan keputusan tersebut. Setelah itu, bandingkan kinerjanya dengan MLPClassifier yang dilatih pada himpunan data yang sama.
X_train, X_test, y_train, dan y_test telah dimuat untuk Anda. Fungsi accuracy_score dan export_text juga sudah diimpor untuk Anda.
Latihan ini merupakan bagian dari kursus
Explainable AI in Python
Latihan interaktif langsung praktik
Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.
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}")