Експорт дерева

У задачах класифікації з Decision Tree перенавчання зазвичай спричиняють занадто глибокі дерева. Як показує порівняння точності на тренувальній і тестовій вибірках, у ваших результатах є перенавчання. Це також видно з візуалізації дерева.

У цій вправі ви експортуєте дерево рішень у текстовий документ, який потім можна використати для візуалізації.

Ця вправа є частиною курсу

HR Analytics: прогнозування плинності персоналу в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Імпортуйте функцію export_graphviz() із підмодуля sklearn.tree.
Навчіть model на тренувальних даних.
Експортуйте візуалізацію до файлу tree.dot.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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.____")

Редагувати та запускати код