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# IMPORT REQUIRED PACKAGES
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import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor, plot_tree
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import r2_score
##############################################################################
# IMPORT SAMPLE DATA
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my_df = pd.read_csv("sample_data_regression.csv")
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# SPLIT INPUT VARIABLES & OUTPUT VARIABLES
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X = my_df.drop(["output"], axis = 1)
y = my_df["output"]
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# SPLIT OUT TRAINING & TEST SETS
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X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state = 42)
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# INSTANTIATE OUR MODEL
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regressor = DecisionTreeRegressor(min_samples_leaf = 7)
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# MODEL TRAINING
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regressor.fit(X_train, y_train)
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# MODEL ASSESSMENT
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y_pred = regressor.predict(X_test)
r2_score(y_test, y_pred)
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# A DEMONSTRATION OF OVERFITTING
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y_pred_training = regressor.predict(X_train)
r2_score(y_train, y_pred_training)
# pot decision tree
plt.figure(figsize=(25,15))
tree = plot_tree(regressor,
feature_names = X.columns,
filled = True,
rounded = True,
fontsize = 24)