Дерева рішень проти нейронних мереж
Побудуйте класифікатор на основі дерева рішень, щоб класифікувати рівні доходу за кількома ознаками, зокрема вік, рівень освіти та кількість відпрацьованих годин на тиждень, і витягніть вивчені правила, які пояснюють це рішення. Потім порівняйте його продуктивність із MLPClassifier, натренованим на тих самих даних.
X_train, X_test, y_train і y_test уже завантажено для вас. Функції accuracy_score та export_text також імпортовано для вас.
Ця вправа є частиною курсу
Пояснюваний ШІ в Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
model = DecisionTreeClassifier(random_state=42, max_depth=2)
model.fit(X_train, y_train)
# Extract the rules
rules = ____
print(rules)
y_pred = model.predict(X_test)
# Compute accuracy
accuracy = ____
print(f"Accuracy: {accuracy:.2f}")