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Exercises

또 다른 scikit-learn 모델 학습하기

모든 sklearn 모델은 이전 연습 문제에서 LogisticRegression 모델에 사용한 것처럼 .fit()과 .predict() 메서드를 제공합니다. 이 덕분에 여러 모델을 손쉽게 시도해 보고 어떤 모델의 성능이 가장 좋은지 비교할 수 있어요. sklearn API 사용에 더 익숙해지도록, 이번 연습에서는 LogisticRegression 대신 DecisionTreeClassifier를 학습해 보겠습니다.

คำแนะนำ

100 XP
  • sklearn.tree에서 DecisionTreeClassifier를 가져오세요.
  • 분류기를 인스턴스화하여 clf에 저장하세요.
  • 분류기를 데이터에 학습시키세요. 특성은 features 변수에 있고, 관심 있는 타깃 변수는 'Churn'입니다.
  • new_customer의 레이블을 예측하세요.