BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Başka bir scikit-learn modelini eğitme

Tüm sklearn modelleri, önceki egzersizde LogisticRegression modeli için kullandığın gibi .fit() ve .predict() metodlarına sahiptir. Bu özellik, hangi modelin en iyi performansı verdiğini görmek için birçok farklı modeli kolayca denemeni sağlar. sklearn API’sını kullanırken kendini daha rahat hissetmen için, bu egzersizde LogisticRegression yerine bir DecisionTreeClassifier eğitmeyi deneyeceksin.

Bu egzersiz

Pazarlama Analitiği: Python ile Müşteri Terkini Tahmin Etme

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • sklearn.tree içinden DecisionTreeClassifier'ı içe aktar.
  • Sınıflandırıcıyı başlat ve sonucu clf değişkeninde sakla.
  • Sınıflandırıcıyı veriye eğit. Özellikler features değişkeninde, ilgi duyulan hedef değişken 'Churn'.
  • new_customer için etiketi tahmin et.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Import DecisionTreeClassifier


# Instantiate the classifier


# Fit the classifier


# Predict the label of new_customer
print(____)
Kodu Düzenle ve Çalıştır