Prever churn com árvores de decisão

Machine Learning para Marketing em Python

Karolis Urbonas

Head of Analytics & Science, Amazon

Introdução às árvores de decisão

Regras de árvore de decisão no conjunto Titanic Survival

Machine Learning para Marketing em Python

Etapas de modelagem

  1. Dividir dados em treino e teste
  2. Inicializar o modelo
  3. Ajustar o modelo nos dados de treino
  4. Prever valores nos dados de teste
  5. Medir o desempenho no teste
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Ajustando o modelo

Importar o módulo de árvore de decisão

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

Inicializar o modelo Decision Tree

mytree = DecisionTreeClassifier()

Ajustar o modelo nos dados de treino

treemodel = mytree.fit(train_X, train_Y)
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Medindo a acurácia do modelo

from sklearn.metrics import accuracy_score

pred_train_Y = mytree.predict(train_X)
pred_test_Y = mytree.predict(test_X)

train_accuracy = accuracy_score(train_Y, pred_train_Y)
test_accuracy = accuracy_score(test_Y, pred_test_Y)

print('Training accuracy:', round(train_accuracy,4))
print('Test accuracy:', round(test_accuracy, 4))

Training accuracy: 0.9973
Test accuracy: 0.7196
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Medindo precisão e recall

from sklearn.metrics import precision_score, recall_score

train_precision = round(precision_score(train_Y, pred_train_Y), 4)
test_precision = round(precision_score(test_Y, pred_test_Y), 4)

train_recall = round(recall_score(train_Y, pred_train_Y), 4)
test_recall = round(recall_score(test_Y, pred_test_Y), 4)

print('Training precision: {}, Training recall: {}'.format(train_precision, train_recall))
print('Test precision: {}, Test recall: {}'.format(train_recall, test_recall))

Training precision: 0.9993, Training recall: 0.9906
Test precision: 0.9906, Test recall: 0.4878
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Ajuste do parâmetro de profundidade

depth_list = list(range(2,15))
depth_tuning = np.zeros((len(depth_list), 4))
depth_tuning[:,0] = depth_list

for index in range(len(depth_list)):
    mytree = DecisionTreeClassifier(max_depth=depth_list[index])
    mytree.fit(train_X, train_Y)
    pred_test_Y = mytree.predict(test_X)

    depth_tuning[index,1] = accuracy_score(test_Y, pred_test_Y)
    depth_tuning[index,2] = precision_score(test_Y, pred_test_Y)
    depth_tuning[index,3] = recall_score(test_Y, pred_test_Y)

col_names = ['Max_Depth','Accuracy','Precision','Recall']
print(pd.DataFrame(depth_tuning, columns=col_names))
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Escolhendo a profundidade ideal

Ajuste de Max Depth

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Escolhendo a profundidade ideal

Ajuste de Max Depth

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Vamos construir uma árvore de decisão!

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