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  3. HR Analytics: Python으로 직원 이탈 예측하기
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연습 문제

샘플 크기 제한하기

과적합을 막는 또 다른 방법은 Decision Tree에서 리프(또는 노드)를 확장하는 데 필요한 최소 관측치 수를 지정하는 것입니다.

이 연습에서는 다음을 수행합니다.

  • 이 최소 한계를 100으로 설정합니다.
  • 새 모델을 직원 데이터에 적합합니다.
  • 학습 세트와 테스트 세트 모두에서 예측 결과를 확인합니다.

변수 features_train, target_train, features_test, target_test는 작업 공간에 이미 준비되어 있습니다.

지침

100 XP
  • DecisionTreeClassifier를 초기화하고 리프의 최소 관측치 수를 100으로 설정하세요.
  • 학습 데이터에 의사결정나무 모델을 적합하세요.
  • 학습 세트와 테스트 세트 모두에서 예측 정확도를 확인하세요.