ट्री को एक्सपोर्ट करना
Decision Tree क्लासिफिकेशन कार्यों में, ओवरफिटिंग आमतौर पर बहुत गहराई तक बढ़े ट्रीज़ के कारण होती है. ट्रेन और टेस्ट सेट पर accuracy स्कोर की तुलना से पता चलता है कि आपके नतीजों में ओवरफिटिंग है. यह बात ट्री विज़ुअलाइज़ेशन से भी समझी जा सकती है.
इस अभ्यास में, आप decision tree को एक टेक्स्ट डॉक्यूमेंट में एक्सपोर्ट करेंगे, जिसे बाद में विज़ुअलाइज़ेशन के लिए उपयोग किया जा सकता है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
HR Analytics: Python में कर्मचारी churn की भविष्यवाणी
अभ्यास निर्देश
sklearn.treeसबमॉड्यूल सेexport_graphviz()फंक्शन इम्पोर्ट करें.modelको training डेटा पर फिट करें.- विज़ुअलाइज़ेशन को
tree.dotफ़ाइल में एक्सपोर्ट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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.____")