scikit-learn : DecisionTreeClassifier의 노드를 반복 할 때

Question

12 from sklearn.datasets import load_iris 
13 iris = load_iris() 
14 X = iris.data 
15 y = iris.target 
16 
19 clf = DecisionTreeClassifier() 
20 clf = clf.fit(iris.data,iris.target) 

어떻게 clf의 노드를 반복 할 수 있습니까? 문서 어디서나 찾을 수 없었습니다.

Answer 1

clf 노드로 무엇을하고 싶습니까?

실제 결정 트리 정보가 포함 된 clf.tree_이라는 변수가 있습니다. 그것은 사용자 친화적 인 문서에서 잘못 문서화되었지만, 그것이 무엇을하는지 더 잘 이해하기 위해서는 read the code을 사용할 수 있습니다.

불행하게도, 실제 노드 배열은 사이 썬 속성에 숨겨져있는 것 같다,하지만 당신은 (자세한 내용은 링크 된 코드의 문서를 참조) clf.tree_.feature[i], clf.tree_.threshold[i] 등으로 정수 인덱스 0...clf.tree_.node_count 지표로 사용할 수 있습니다. 샘플이 어느 노드에 상륙했는지 알아 보려면 clf.tree_.apply(X)을 사용하여 노드의 실제 정수 인덱스를 가져올 수 있습니다.