कर्मचारी डेटा पर ट्री फिट करना
Train/Test स्प्लिट आपको प्रशिक्षण हिस्से पर classifier विकसित करने और डेटासेट के बचे हुए हिस्से पर उसे टेस्ट करने का मौका देता है। इस अभ्यास में, आप decision tree क्लासिफिकेशन एल्गोरिदम का उपयोग करके कर्मचारी टर्नओवर प्रेडिक्शन मॉडल बनाना शुरू करेंगे। यह एल्गोरिदम .fit() मेथड देता है, जिसका उपयोग प्रशिक्षण सेट में फीचर्स को मॉडल पर फिट करने के लिए किया जा सकता है।
Reminder: target और features दोनों पहले से ही train और test हिस्सों में स्प्लिट हैं (Train: features_train, target_train, Test: features_test, target_test)
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
HR Analytics: Python में कर्मचारी churn की भविष्यवाणी
अभ्यास निर्देश
DecisionTreeClassifierनाम का क्लासिफिकेशन एल्गोरिदम इम्पोर्ट करें।- इसे
modelके रूप में इनिशियलाइज़ करें और random state को 42 सेट करें। - प्रशिक्षण सेट के फीचर्स को
modelपर फिट करके decision tree मॉडल अप्लाई करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Import the classification algorithm
from sklearn.tree import ____
# Initialize it and call model by specifying the random_state parameter
model = ____(random_state=42)
# Apply a decision tree model to fit features to the target
model.____(features_train, ____)