サンプルサイズを制限する

過学習を防ぐもう一つの方法は、Decision Tree で葉（またはノード）を成長させるために必要な最小観測数を指定することです。

この演習では、次を行います。

この最小値を 100 に設定する
新しいモデルを従業員データに当てはめる
学習用データとテスト用データの両方で予測結果を確認する

変数 features_train、target_train、features_test、target_test はすでにワークスペースに用意されています。

DecisionTreeClassifier を初期化し、葉の最小観測数を 100 に設定します
学習データに決定木モデルを当てはめます。
学習用・テスト用の両データで予測の正解率を確認します。