1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Wyjaśnialne AI w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Drzewa decyzyjne a sieci neuronowe

Zbuduj klasyfikator drzewa decyzyjnego do klasyfikacji poziomów dochodów na podstawie kilku cech, takich jak wiek, poziom wykształcenia i liczba przepracowanych godzin tygodniowo, a następnie wyodrębnij wyuczone reguły wyjaśniające podjęte decyzje. Porównaj jego wyniki z klasyfikatorem MLPClassifier wytrenowanym na tych samych danych.

X_train, X_test, y_train i y_test są wstępnie załadowane. Funkcje accuracy_score i export_text są również zaimportowane.

Instrukcje 1/2

undefined XP
  • 1
    • Wyodrębnij rules (reguły) wyuczone przez model.
    • Oblicz accuracy (dokładność) modelu na zbiorze testowym.
  • 2
    • Wytrenuj klasyfikator MLPClassifier model.
    • Wyznacz prognozy dla zbioru testowego.
    • Oblicz accuracy (dokładność) modelu na zbiorze testowym.