Exportarea arborelui

În sarcinile de clasificare cu arbori de decizie, supraajustarea (overfitting) apare de obicei atunci când arborii sunt prea adânci. Așa cum arată comparația scorurilor de acuratețe pe seturile de antrenament și de testare, rezultatele tale prezintă supraajustare. Acest lucru poate fi observat și din vizualizarea arborelui.

În acest exercițiu, vei exporta arborele de decizie într-un document text, care poate fi apoi folosit pentru vizualizare.

Acest exercițiu face parte din cursul

HR Analytics: Predicția fluctuației angajaților în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Importă funcția export_graphviz() din submodulul sklearn.tree.
Antrenează model-ul pe datele de antrenament.
Exportă vizualizarea în fișierul tree.dot.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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.____")

Editează și rulează codul