의사결정나무 vs. 신경망
나이, 학력, 주당 근무 시간 등 여러 특성을 바탕으로 소득 수준을 분류하는 의사결정나무 분류기를 만들어, 예측을 설명하는 학습된 규칙을 추출하세요. 그런 다음, 동일한 데이터로 학습한 MLPClassifier와 성능을 비교해 보세요.
X_train, X_test, y_train, 그리고 y_test는 미리 로드되어 있습니다. accuracy_score와 export_text 함수도 이미 임포트되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 Explainable AI
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
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}")