Antrenarea arborelui pe datele angajaților

Împărțirea în set de antrenament și set de testare îți oferă posibilitatea de a dezvolta clasificatorul pe componenta de antrenament și de a-l testa pe restul setului de date. În acest exercițiu, vei începe să construiești un model de predicție a fluctuației angajaților folosind algoritmul de clasificare bazat pe arbore de decizie. Algoritmul pune la dispoziție o metodă .fit(), care poate fi utilizată pentru a potrivi caracteristicile la model în setul de antrenament.

Reminder: atât variabila țintă, cât și caracteristicile sunt deja împărțite în componente de antrenament și de testare (Antrenament: features_train, target_train, Testare: features_test, target_test)

Acest exercițiu face parte din cursul

HR Analytics: Predicția fluctuației angajaților în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Importă algoritmul de clasificare DecisionTreeClassifier.
Inițializează-l ca model și setează starea aleatoare la 42.
Aplică modelul de arbore de decizie potrivind caracteristicile din setul de antrenament pe model.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import the classification algorithm
from sklearn.tree import ____

# Initialize it and call model by specifying the random_state parameter
model = ____(random_state=42)

# Apply a decision tree model to fit features to the target
model.____(features_train, ____)

Editează și rulează codul