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在scikit- DecisionTreeRegressor中获取叶节点上的值的分布

在scikit-learn的DecisionTreeRegressor中，要获取叶节点上的值的分布，可以使用predict方法来预测样本的输出值。DecisionTreeRegressor是一个回归模型，它基于决策树算法，用于解决回归问题。

在DecisionTreeRegressor中，每个叶节点代表一个预测值。通过调用predict方法，可以输入一个样本的特征向量，模型会根据特征向量的属性值沿着决策树进行遍历，最终到达一个叶节点，并返回该叶节点上的预测值。

以下是一个示例代码：

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor

# 创建一个DecisionTreeRegressor模型
model = DecisionTreeRegressor()

# 假设有训练数据X_train和对应的目标值y_train

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 假设有一个样本的特征向量x_sample
# 预测样本的输出值
predicted_value = model.predict(x_sample)

# 输出预测值
print(predicted_value)

在上述代码中，通过fit方法训练了一个DecisionTreeRegressor模型，并使用predict方法预测了一个样本的输出值。最后，打印出预测值。

DecisionTreeRegressor的优势在于能够处理非线性关系、具有较好的解释性、对异常值不敏感等特点。它适用于回归问题，例如房价预测、销售预测等。

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机器学习 | 决策树模型（二）实例

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它是一种功能很强大的算法，可以对很复杂的数据集进行拟合。例如，在第二章中我们对加利福尼亚住房数据集使用决策树回归模型进行训练，就很好的拟合了数据集（实际上是过拟合）。...然而，训练算法的时候（训练和预测不同）需要比较所有特征（如果设置了 max_features会更少一些）在每个节点的所有样本上。就有了 image.png 的训练复杂度。...公式 6-3 显示了第 i个节点的熵的定义，例如，在图 6-1 中，深度为 2 左节点的熵为 image.png Equation 6-3....事实上大部分情况都没有多大的差别：他们会生成类似的决策树。基尼指数计算稍微快一点，所以这是一个很好的默认值。...例如，假设您想对 x_1 = 0.6的新实例进行预测。从根开始遍历树，最终到达预测值等于 0.1106 的叶节点。该预测仅仅是与该叶节点相关的 110 个训练实例的平均目标值。

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第06章决策树

它是一种功能很强大的算法，可以对很复杂的数据集进行拟合。例如，在第二章中我们对加利福尼亚住房数据集使用决策树回归模型进行训练，就很好的拟合了数据集（实际上是过拟合）。...个节点。由于每个节点只需要检查一个特征的值，因此总体预测复杂度仅为 ? ，与特征的数量无关。所以即使在处理大型训练集时，预测速度也非常快。...事实上大部分情况都没有多大的差别：它们会生成类似的决策树。基尼指数计算稍微快一点，所以这是一个很好的默认值。...从根开始遍历树，最终到达预测值等于 0.1106 的叶节点。该预测仅仅是与该叶节点相关的 110 个训练实例的平均目标值。...对训练集细节的敏感性我们下一章中将会看到，随机森林可以通过多棵树的平均预测值限制这种不稳定性。练习在有100 万个实例的训练集上训练（没有限制）的决策树的深度大概是多少？

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