# 使用决策树和随机森林预测员工的离职率 python
帮助人事部门理解一个员工为何离职，预测一个员工离职的可能性。
## 画出决策树的特征的重要性 ##
importances = dtree.feature_importances_
# print(importances)
# print(np.argsort(importances)[::-1])
feat_names = df.drop(['turnover'],axis=1).columns
indices = np.argsort(importances)[::-1] # argsort()返回的是数据从小到大的索引值
plt.figure(figsize=(12,6))
plt.title("Feature importances by Decision Tree")
plt.bar(range(len(indices)), importances[indices], color='lightblue', align="center")
plt.step(range(len(indices)), np.cum
2024-04-29 13:29:17
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