従業員離職分類器のチューニング

HRアナリティクス：Pythonで従業員離職を予測する

Hrant Davtyan

Assistant Professor of Data Science American University of Armenia

過学習

過学習の存在：

訓練精度：100%
テスト精度：97.23%

対策方法：

木の最大深さの制限
リーフの最小サンプル数の制限

木の剪定

深さの制限

model_depth_5 = DecisionTreeClassifier(
                max_depth=5, random_state=42)
# Train set Accuracy: 97.71%
# Test  set Accuracy: 97.06%

サンプル数の制限

model_sample_100 = DecisionTreeClassifier(
                   min_samples_leaf=100, random_state=42)
# Train set Accuracy: 96.58%
# Test set Accuracy: 96.13%

練習しましょう！

HRアナリティクス：Pythonで従業員離職を予測する