scikit-learn在哪里保存树结构中每个叶节点的决策标签？-Java 学习之路

我已经使用scikit-learn训练了一个随机的森林模型，现在我想将它的树结构保存在文本文件中，以便我可以在其他地方使用它 . 根据this link，树对象由许多并行数组组成，每个数组都包含有关树的不同节点的一些信息（例如，左子，右子，它检查的特征，......） . 但是，似乎没有关于每个叶节点对应的类标签的信息！在上面的链接中提供的示例中甚至没有提到它 .

有谁知道scikit-learn决策树结构中存储的类标签在哪里？

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看一下sklearn.tree.DecisionTreeClassifier.tree_.value的文档：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cross_validation import cross_val_score
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

clf = DecisionTreeClassifier(random_state=0)
iris = load_iris()

clf.fit(iris.data, iris.target)

print(clf.classes_)

[0, 1, 2]

print(clf.tree_.value)

[[[ 50.  50.  50.]]

 [[ 50.   0.   0.]]

 [[  0.  50.  50.]]

 [[  0.  49.   5.]]

 [[  0.  47.   1.]]

 [[  0.  47.   0.]]

 [[  0.   0.   1.]]

 [[  0.   2.   4.]]

 [[  0.   0.   3.]]

 [[  0.   2.   1.]]

 [[  0.   2.   0.]]

 [[  0.   0.   1.]]

 [[  0.   1.  45.]]

 [[  0.   1.   2.]]

 [[  0.   0.   2.]]

 [[  0.   1.   0.]]

 [[  0.   0.  43.]]]

clf.tree_.value "contains the constant prediction value of each node,"（ help(clf.tree_) ）中的每一行对应索引到索引 clf.classes_ .

请参阅this answer了解（几乎没有）更多细节 .

回复于 2024-05-03T21:37:35+08:00

scikit-learn在哪里保存树结构中每个叶节点的决策标签？

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