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extracted_cells/cell22.py

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+from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_text
+
+# Random Forest-Vorhersagen verwenden als Ziel
+rf_predictions = rf_model.predict(X_train)
+
+# Einfachen Entscheidungsbaum auf die Vorhersagen des Random Forests trainieren
+surrogate_tree = DecisionTreeClassifier(max_depth=5)
+surrogate_tree.fit(X_train, rf_predictions)
+
+# Evaluieren, wie gut der Baum den Random Forest approximiert
+surrogate_predictions = surrogate_tree.predict(X_test)
+rf_test_predictions = rf_model.predict(X_test)
+surrogate_accuracy = np.mean(surrogate_predictions == rf_test_predictions)
+print(f"Genauigkeit des Surrogate-Modells: {surrogate_accuracy:.4f}")