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演習

決定木 vs. ニューラルネットワーク

年齢、学歴、週あたりの労働時間など複数の特徴量に基づいて所得水準を分類するために、決定木分類器を構築し、意思決定を説明する学習済みのルールを抽出しましょう。続いて、同じデータで学習した MLPClassifier と性能を比較します。

X_train、X_test、y_train、y_test はすでに読み込まれています。accuracy_score と export_text 関数もインポート済みです。

指示1 / 2

undefined XP
  • 1
    • モデルが学習した rules を抽出します。
    • テストデータにおけるモデルの accuracy を計算します。
  • 2
    • MLPClassifier の model を学習させます。
    • テストデータで予測値を算出します。
    • テストデータにおけるモデルの accuracy を計算します。