Exportera beslutsträdet

Vid klassificering med beslutsträd beror överanpassning vanligtvis på alltför djupt växta träd. Som jämförelsen av noggrannhetspoäng på tränings- och testmängderna visar finns det överanpassning i dina resultat. Det framgår också av trädvisualiseringen.

I den här övningen exporterar du beslutsträdet till ett textdokument, som sedan kan användas för visualisering.

Den här övningen är en del av kursen

HR-analys: Förutsäg personalomsättning i Python

Visa kurs

Övningsinstruktioner

Importera funktionen export_graphviz() från submodulen sklearn.tree.
Träna model på träningsdatan.
Exportera visualiseringen till filen tree.dot.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# 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.____")

Redigera och kör kod