Cây quyết định và mạng nơ-ron
Xây dựng một bộ phân loại cây quyết định để phân loại mức thu nhập dựa trên nhiều đặc trưng như tuổi, trình độ học vấn và số giờ làm việc mỗi tuần, rồi trích xuất các quy tắc đã học giải thích quyết định đó. Sau đó, so sánh hiệu năng của nó với một MLPClassifier được huấn luyện trên cùng bộ dữ liệu.
X_train, X_test, y_train và y_test đã được nạp sẵn cho bạn. Các hàm accuracy_score và export_text cũng đã được nhập sẵn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Explainable AI trong Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
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}")