1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Phân tích Marketing: Dự đoán Khách hàng Rời bỏ bằng Python
Connected

Bài tập

Huấn luyện một mô hình scikit-learn khác

Tất cả các mô hình sklearn đều có các phương thức .fit() và .predict() giống như bạn đã dùng ở bài trước với mô hình LogisticRegression. Nhờ đó, bạn có thể dễ dàng thử nhiều mô hình khác nhau để xem mô hình nào cho hiệu năng tốt nhất. Để bạn tự tin hơn khi dùng API của sklearn, trong bài này bạn sẽ thử fit một DecisionTreeClassifier thay vì LogisticRegression.

Hướng dẫn

100 XP
  • Import DecisionTreeClassifier từ sklearn.tree.
  • Khởi tạo bộ phân loại, lưu vào biến clf.
  • Huấn luyện bộ phân loại với dữ liệu. Các đặc trưng nằm trong biến features, và biến mục tiêu quan tâm là 'Churn'.
  • Dự đoán nhãn của new_customer.