如何在决策树中获取所有基尼指数？-Java 学习之路

我使用sklearn做了一个决策树，在这里，在SciKit学习DL包，即 . sklearn.tree.DecisionTreeClassifier().fit(x,y) .

如何获取每个步骤中所有可能节点的gini索引？ graphviz 仅给出了具有最低gini索引的节点的gini索引，即用于拆分的节点 .

例如，下面的图片（来自 graphviz ）告诉我Pclass_lowVMid权利索引的基尼评分为0.408，但不是该步骤中Pclass_lower或Sex_male的基尼指数 . 我只知道Pclass_lower的Gini指数和Sex_male必须大于（0.408 * 0.7 0），但就是这样 .

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使用export_graphviz显示所有节点的杂质，至少在版本 0.20.1 中 .

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz
from graphviz import Source

data = load_iris()
X, y = data.data, data.target

clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=2, random_state=42)
clf.fit(X, y)

graph = Source(export_graphviz(clf, out_file=None, feature_names=data.feature_names))
graph.format = 'png'
graph.render('dt', view=True);

所有节点的杂质值也可在 tree 的 impurity 属性中访问 .

clf.tree_.impurity
array([0.66666667, 0.        , 0.5       , 0.16803841, 0.04253308])

回复于 2024-04-19T15:53:22+08:00

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pclass node的gini索引=左节点的gini索引*（左节点的样本数/右节点的左节点的样本数）右节点的gini索引*（左节点的样本数/在左节点处的样品在右边节点处的样品数量）所以这里它将是
```
Gini index of pclass = 0 + .408 *(7/10) = 0.2856
```
回复于 2024-04-19T15:53:22+08:00

如何在决策树中获取所有基尼指数？

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