Antrenează modelul arbore de decizie
Acum vei antrena un arbore de decizie pe setul de antrenament din setul de date al companiei de telecomunicații, vei prezice etichetele pe datele de testare nevăzute și vei calcula acuratețea predicțiilor modelului tău. Vei observa diferența de performanță față de regresia logistică.
Funcția accuracy_score a fost importată, iar seturile de antrenament și de testare create anterior au fost încărcate ca train_X și test_X pentru caracteristici și train_Y și test_Y pentru variabilele țintă.
Acest exercițiu face parte din cursul
Machine Learning pentru Marketing în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Inițializează un clasificator de tip arbore de decizie.
- Antrenează arborele de decizie pe datele de antrenament.
- Prezice etichetele de abandon pe datele de testare.
- Calculează și afișează scorul de acuratețe pe datele de testare.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Initialize decision tree classifier
mytree = tree.___()
# Fit the decision tree on training data
mytree.___(___, ___)
# Predict churn labels on testing data
pred_test_Y = ___.___(___)
# Calculate accuracy score on testing data
test_accuracy = ___(___, ___)
# Print test accuracy
print('Test accuracy:', round(___, 4))