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決定木のルールを分解して理解する

この演習では、決定木から if-else のルールを抽出し、可視化してチャーンの主な要因を見つけます。

学習済みの決定木インスタンスは mytree として、スケーリング済みの特徴量は train_X という pandas の DataFrame として読み込まれています。sklearn ライブラリの tree モジュールと graphviz ライブラリもすでにインポート済みです。

出力を見やすくするため、display(graph) の代わりに独自の display_image() 関数を使用しています。

Instrucţiuni

100 XP
  • 学習済みの決定木から graphviz オブジェクトを書き出します。
  • 特徴量名を指定します。
  • 精度を 1 に設定し、クラス名を追加します。
  • graphviz の Source() 関数を呼び出し、書き出した graphviz オブジェクトを渡します。