如何获得决策树中的所有基尼指数？
如何获得决策树中的所有基尼指数？
提问于 2018-12-10 11:29:55
我已经使用sklearn创建了一个决策树，在这里，位于SciKit learn DL包下，即。sklearn.tree.DecisionTreeClassifier().fit(x,y)。
如何在每个步骤中获得所有可能节点的基尼指数？graphviz只给出基尼指数最低的节点的基尼指数，即用于拆分的节点。
例如，下面的图像(来自graphviz)告诉我Pclass_lowVMid右指数的基尼指数是0.408，但不是Pclass_lower或Sex_male在该步骤的基尼指数。我只知道Pclass_lower和Sex_male的基尼指数必须大于(0.408*0.7 + 0)，但仅此而已。
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Stack Overflow用户
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发布于 2018-12-11 04:19:54
使用export_graphviz可以显示所有节点的杂质，至少在0.20.1版本中是这样。
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz
from graphviz import Source
data = load_iris()
X, y = data.data, data.target
clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=2, random_state=42)
clf.fit(X, y)
graph = Source(export_graphviz(clf, out_file=None, feature_names=data.feature_names))
graph.format = 'png'
graph.render('dt', view=True);
也可以在tree的impurity属性中访问所有节点的杂质值。
clf.tree_.impurity
array([0.66666667, 0. , 0.5 , 0.16803841, 0.04253308])Stack Overflow用户
发布于 2018-12-10 11:43:40
pclass节点的基尼指数=左节点的基尼指数* (no.左侧节点的样本数/编号左侧节点上的样本+编号。右节点的样本数)+右节点的基尼指数*(否左侧节点的样本数/编号左侧节点上的样本+编号。右节点上的样本)，所以这里将是
Gini index of pclass = 0 + .408 *(7/10) = 0.2856页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/53699121
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