Arbori de decizie vs. rețele neuronale
Creează un clasificator de tip arbore de decizie pentru a clasifica nivelurile de venit pe baza mai multor caracteristici, printre care vârsta, nivelul de educație și numărul de ore lucrate pe săptămână, apoi extrage regulile învățate care explică decizia. Compară apoi performanța acestuia cu un MLPClassifier antrenat pe aceleași date.
X_train, X_test, y_train și y_test sunt deja încărcate. Funcțiile accuracy_score și export_text sunt, de asemenea, importate pentru tine.
Acest exercițiu face parte din cursul
AI Explicabil în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
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}")