Bir karar ağacı eğit
Şimdi bir karar ağacı modeli kurmayı deneyeceksin. Karar ağacı, telekom terk (churn) örneğinde müşterilerin terk edip etmeyeceğine karar veren, Machine Learning ile öğrenilmiş if-else kurallarının bir listesidir. İşte ünlü Titanic hayatta kalma veri kümesi üzerinde kurulmuş örnek bir karar ağacı grafiği.
Önceki egzersizden train_X, test_X, train_Y, test_Y senin için yüklendi. Ayrıca sklearn kütüphanesinden tree modülü ve accuracy_score fonksiyonu yüklendi. Şimdi modelini kuracak ve görülmemiş veriler üzerindeki performansını kontrol edeceksin.
Bu egzersiz
Python ile Pazarlama için Machine Learning
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
max_depth5 olacak şekilde karar ağacı modelini başlat.- Modeli eğitim verileri üzerinde sırayla önce
train_X, sonratrain_Yile eğit (fit et). - Test verilerinin, yani bu durumda
test_X'in, değerlerini tahmin et. - Gerçek test etiketlerin ile tahmin edilenleri karşılaştırarak modelinin test verisi üzerindeki performansını ölç.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Initialize the model with max_depth set at 5
mytree = tree.___(max_depth = ___)
# Fit the model on the training data
treemodel = mytree.___(___, ___)
# Predict values on the testing data
pred_Y = treemodel.___(___)
# Measure model performance on testing data
accuracy_score(___, ___)