Exportando a árvore

Em tarefas de classificação com Decision Tree, o overfitting geralmente ocorre quando as árvores crescem demais. Como a comparação das acurácias nos conjuntos de treino e teste mostra, há overfitting nos seus resultados. Isso também pode ser observado na visualização da árvore.

Neste exercício, você vai exportar a árvore de decisão para um documento de texto, que depois pode ser usado para visualização.

Este exercicio faz parte do curso

HR Analytics: prevendo rotatividade de funcionários em Python

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Instruções do exercicio

Importe a função export_graphviz() do submódulo sklearn.tree.
Ajuste o model aos dados de treino.
Exporte a visualização para o arquivo tree.dot.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# 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.____")

Editar e Executar Código