Exportar el árbol
En tareas de clasificación con Decision Tree, el sobreajuste suele deberse a árboles demasiado profundos. Como muestra la comparación de las puntuaciones de exactitud en los conjuntos de entrenamiento y prueba, tus resultados presentan sobreajuste. Esto también puede deducirse de la visualización del árbol.
En este ejercicio, exportarás el árbol de decisión a un documento de texto, que luego podrás usar para su visualización.
Este ejercicio forma parte del curso
Analítica de RR. HH.: Predicción de rotación de empleados en Python
Instrucciones del ejercicio
- Importa la función
export_graphviz()del submódulosklearn.tree. - Ajusta el
modelcon los datos de entrenamiento. - Exporta la visualización al archivo
tree.dot.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Import the graphical visualization export function
from sklearn.____ import export_graphviz
# Apply Decision Tree model to fit Features to the Target
model.____(features_train,target_train)
# Export the tree to a dot file
____(model,"tree.____")