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  3. マーケティングアナリティクス：Pythonで顧客解約を予測する
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別の scikit-learn モデルを学習する

すべての sklearn モデルは、前の演習で LogisticRegression に対して使ったのと同様に、.fit() と .predict() メソッドを備えています。これにより、複数のモデルを手軽に試して最も良い性能のものを見つけられます。sklearn API の使い方に慣れるために、この演習では LogisticRegression の代わりに DecisionTreeClassifier を学習してみましょう。

Instruktioner

100 XP
  • sklearn.tree から DecisionTreeClassifier をインポートします。
  • 分類器をインスタンス化し、clf に代入します。
  • 分類器をデータに学習させます。特徴量は features 変数に、関心のある目的変数は 'Churn' に含まれています。
  • new_customer のラベルを予測します。