1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Marketing Analytics: Predicția abandonului clienților în Python
Connected

exercițiu

Antrenarea unui alt model scikit-learn

Toate modelele sklearn au metodele .fit() și .predict(), la fel ca modelul LogisticRegression pe care l-ai folosit în exercițiul anterior. Această caracteristică îți permite să testezi cu ușurință mai multe modele diferite pentru a vedea care oferă cele mai bune rezultate. Pentru a te familiariza mai bine cu API-ul sklearn, în acest exercițiu vei încerca să antrenezi un DecisionTreeClassifier în locul unui LogisticRegression.

Instrucțiuni

100 XP
  • Importă DecisionTreeClassifier din sklearn.tree.
  • Instanțiază clasificatorul și stochează rezultatul în clf.
  • Antrenează clasificatorul pe date. Caracteristicile sunt stocate în variabila features, iar variabila țintă de interes este 'Churn'.
  • Prezice eticheta pentru new_customer.