Justera klassificeraren för personalomsättning

HR-analys: Förutsäg personalomsättning i Python

Hrant Davtyan

Assistant Professor of Data Science American University of Armenia

Överanpassning

Överanpassning förekommer:

Träningsnoggrannhet: 100%
Testnoggrannhet: 97,23%

Metoder för att motverka det:

Begränsa trädets maximala djup
Begränsa minsta urvalsstorlek i löven

Beskära trädet

Begränsa djupet

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

Begränsa urvalsstorlek

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

Nu kör vi en övning!

HR-analys: Förutsäg personalomsättning i Python