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, kursun bir parçasıdır

Pazarlama Analitiği: Python ile Müşteri Terkini Tahmin Etme

Kursa Göz Atın

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 etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Import DecisionTreeClassifier


# Instantiate the classifier


# Fit the classifier


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