Экспорт дерева решений
В задачах классификации с помощью дерева решений переобучение, как правило, возникает из-за слишком глубоко выращенных деревьев. Сравнение показателей точности на обучающей и тестовой выборках подтверждает, что в ваших результатах присутствует переобучение. Это также можно заметить при визуализации дерева.
В этом упражнении вы экспортируете дерево решений в текстовый файл, который затем можно использовать для визуализации.
Это упражнение является частью курса
HR-аналитика: прогнозирование текучести кадров на Python
Инструкции к упражнению
- Импортируйте функцию
export_graphviz()из подмодуляsklearn.tree. - Обучите модель
modelна обучающих данных. - Экспортируйте визуализацию в файл
tree.dot.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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.____")