Python scikit-learn RandomForestClassifier 访问单个树以及如何保存它们-6ren

Python scikit-learn RandomForestClassifier 访问单个树以及如何保存它们

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-28 22:39:36

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如何访问单个树并保存/加载 RandomForestClassifier 对象？

我只想查看每棵树的结构以确定哪个特征是重要的。我想将经过训练的分类器对象保存在文件或数据库中。怎么做？

最佳答案

您基本上有三个问题。

<强>1。如何查看单个树

您可以看到使用 RandomForestClassifier 的单个树

rf = RandomForestClassifier()
rf.fit(X,y) 
trees = rf.estimators_

<强>2。特征重要性

为了确定特征重要性，最好的选择可能是使用

rf.feature_importances_

这将产生一个特征重要性的 numpy 数组，X 的每列一个，代表每个特征的相对重要性。

<强>3。保存您的模型

保存已拟合的 scikit-learn 模型或管道的一种简单方法是通过 pickle。

byte_string = pickle.dumps(rf)

然后可以使用

加载它

rf = pickle.loads(byte_string)

如果您有其他要求它应该是 ASCII，您可能需要使用 base64。

 text_model = base64.b64encode(byte_string)

关于Python scikit-learn RandomForestClassifier 访问单个树以及如何保存它们，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/34619822/

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