Ağacı çalışan verilerine uydurma
Bir train/test ayrımı, sınıflandırıcıyı eğitim kısmında geliştirip veri kümesinin geri kalanında test etme imkânı sağlar. Bu egzersizde, decision tree sınıflandırma algoritmasını kullanarak çalışan ayrılma (turnover) tahmin modeli geliştirmeye başlayacaksın. Algoritma, eğitim setindeki özellikleri modele uydurmak için kullanılabilen bir .fit() metodu sağlar.
Hatırlatma: hedef ve özellikler zaten train ve test bileşenlerine ayrılmıştır (Train: features_train, target_train, Test: features_test, target_test)
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
İK Analitiği: Python ile Çalışan Terkini (Churn) Tahmin Etme
Egzersiz talimatları
DecisionTreeClassifieradlı sınıflandırma algoritmasını içe aktar.- Onu
modelolarak başlat verandom_statedeğerini 42 olarak ayarla. - Eğitim setindeki özellikleri
model'e uydurarak decision tree modelini uygula.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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, ____)