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我可以从决策树中经过训练的树中提取基础决策规则(或“决策路径”)作为文本列表吗?
类似:
if A>0.4 then if B<0.2 then if C>0.8 then class='X'
最佳答案
我相信这个答案比这里的其他答案更正确:
from sklearn.tree import _tree
def tree_to_code(tree, feature_names):
tree_ = tree.tree_
feature_name = [
feature_names[i] if i != _tree.TREE_UNDEFINED else "undefined!"
for i in tree_.feature
]
print "def tree({}):".format(", ".join(feature_names))
def recurse(node, depth):
indent = " " * depth
if tree_.feature[node] != _tree.TREE_UNDEFINED:
name = feature_name[node]
threshold = tree_.threshold[node]
print "{}if {} <= {}:".format(indent, name, threshold)
recurse(tree_.children_left[node], depth + 1)
print "{}else: # if {} > {}".format(indent, name, threshold)
recurse(tree_.children_right[node], depth + 1)
else:
print "{}return {}".format(indent, tree_.value[node])
recurse(0, 1)
这会打印出一个有效的 Python 函数。下面是一个尝试返回其输入(0 到 10 之间的数字)的树的示例输出。
def tree(f0):
if f0 <= 6.0:
if f0 <= 1.5:
return [[ 0.]]
else: # if f0 > 1.5
if f0 <= 4.5:
if f0 <= 3.5:
return [[ 3.]]
else: # if f0 > 3.5
return [[ 4.]]
else: # if f0 > 4.5
return [[ 5.]]
else: # if f0 > 6.0
if f0 <= 8.5:
if f0 <= 7.5:
return [[ 7.]]
else: # if f0 > 7.5
return [[ 8.]]
else: # if f0 > 8.5
return [[ 9.]]
以下是我在其他答案中看到的一些绊脚石:
tree_.threshold == -2
来判断一个节点是否为叶子节点并不是一个好主意。如果它是一个阈值为 -2 的真实决策节点怎么办?相反,您应该查看 tree.feature
或 tree.children_*
。features = [feature_names[i] for i in tree_.feature]
行与我的 sklearn 版本崩溃,因为 tree.tree_.feature
的某些值是-2(特别是叶节点)。关于python - 如何从 scikit-learn 决策树中提取决策规则?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/20224526/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!