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 exercício faz parte do curso
HR Analytics: prevendo rotatividade de funcionários em Python
Instruções do exercício
- Importe a função
export_graphviz()do submódulosklearn.tree. - Ajuste o
modelaos dados de treino. - Exporte a visualização para o arquivo
tree.dot.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício 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.____")