要检索通向sklearn
决策树的每个叶节点的完整分支路径,我们需要遍历树结构并记录从根节点到每个叶节点的路径。以下是实现这一目标的步骤和示例代码:
决策树是一种监督学习算法,用于分类和回归任务。它通过递归地将数据集划分为子集,从而生成一棵树状结构。每个内部节点表示一个特征属性上的判断条件,每个分支代表一个可能的属性值,每个叶节点表示一个类别或预测值。
以下是一个示例代码,展示如何检索通向每个叶节点的完整分支路径:
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 训练决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X, y)
# 递归函数来检索叶节点的路径
def get_leaf_paths(tree, node_id, path):
if tree.children_left[node_id] == -1: # 叶节点
paths.append(path)
return
feature = tree.feature[node_id]
threshold = tree.threshold[node_id]
left_path = path + [(feature, '<=', threshold)]
right_path = path + [(feature, '>', threshold)]
get_leaf_paths(tree, tree.children_left[node_id], left_path)
get_leaf_paths(tree, tree.children_right[node_id], right_path)
# 获取所有叶节点的路径
paths = []
get_leaf_paths(clf.tree_, 0, [])
# 打印结果
for path in paths:
print(path)
load_iris
函数加载鸢尾花数据集。DecisionTreeClassifier
训练决策树模型。get_leaf_paths
,用于遍历树结构并记录路径。通过上述方法,你可以检索通向sklearn
决策树的每个叶节点的完整分支路径。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云