決定木モデルを学習する

ここでは、通信会社のデータセットの学習用データに対して決定木を学習し、未知のテスト用データでラベルを予測し、モデル予測の精度を計算します。ロジスティック回帰と比べた場合の性能の違いが分かります。

accuracy_score 関数はすでにインポート済みで、以前に作成した学習用・テスト用データセットも、特徴量は train_X と test_X、目的変数は train_Y と test_Y として読み込まれています。