如何查找决策树中每个叶或节点的索引？

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python、scikit-learn、decision-tree

主要问题是找出每个样本被分类到哪个叶节点。有成千上万的关于使用tree.apply的帖子。我很熟悉这个函数，它返回叶节点的索引。现在，我想在图的节点中添加叶索引(我使用Graphviz生成)。绘制用于索引的枚举技术将不起作用。我正在开发的决策树非常大。因此，我需要能够打印图形中</e

浏览 52提问于2020-04-13得票数 0

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获取叶节点决策路径中的所有特征(随机森林)

python-3.x、scikit-learn、random-forest、decision-tree

：可以观察到，第一个决策具有8个叶节点，第二个决策树(未显示)具有6个叶节点。如何提取一个简单的numpy数组，该数组包含每个决策树和树中每个叶节点的信息：在同一叶<em

浏览 3提问于2017-04-12得票数 4

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尝试找出此示例的位掩码

c、bit-manipulation

我正在尝试实现快速记分器决策树算法()。在这里，他们为二叉树中的每个节点定义一个位掩码。然而，我不知道它是如何构建的。下面是一个示例：基本上，其思想是每个节点的掩码将包含全1，除了它将包含索引为左子树可重复的叶子的所有位的0。例如，第一个掩码是"001111“，因为在6个末端叶中，叶<

浏览 0提问于2020-05-15得票数 0

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Matlab :决策树显示无效的输出值

matlab、machine-learning、decision-tree

我正在使用classregtree(X，Y)函数创建决策树。我将X作为大小为70X9的矩阵(70个数据对象，每个对象有9个属性)传递，Y作为70X1矩阵传递。我的每个Y值都是2或4。但是，在形成的决策树中，它为一些叶节点提供了2.5或3.5的值。你知道为什么会出现这种情况吗？

浏览 0提问于2011-08-05得票数 1

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mysql使用BFS还是DFS？

mysql、database、graph、depth-first-search、breadth-first-search

Mysql是否将数据存储在数据图结构中？假设I：insert into table (name) values ("Peter")。彼得储存在一个图表里吗？如果是这样的话--我是这样做的：select from table where name="peter"，彼得是怎么找到的？它是使用广度优先搜索还是深度优先搜索？

浏览 2提问于2020-06-06得票数 1

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获取数据帧中最终位于决策树的每个叶节点中的列的唯一值的计数？

python、pandas、matplotlib、scikit-learn、decision-tree

我正在一个数据框架上构建一个决策树模型。但是，出于分析目的，我还想看看第一列中有多少个唯一的ID值最终出现在我的决策树的每个叶节点中。我现在手动执行此操作的方法是为每个叶节点键入决策树的每个条件，并将其应用于我的数据帧，以获得每个叶中的唯一

浏览 1提问于2020-05-28得票数 1

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在谓词中使用“或”的慢速连接行为

oracle、join、oracle-10g、plsql

我面临着一种我无法理解和克服的局面。简而言之，我们有左连接查询，如：left join b on a.key1=b.key1 or a.key1=b.key2selectb.key1有正常指数我不明白为什么会有这样的行为？在联接策略或索引使用中，我是否遗漏了一些非常基本的内容？以下是详细的计划：没有OR( ustrip列的TOP_U

浏览 0提问于2013-10-21得票数 7

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从决策树叶节点提取特征

decision-trees、feature-engineering、feature-extraction、kaggle、coursera

最近遇到了一门关于“如何赢得Kaggle竞赛”的课程，在课程中他们解释了我们如何从决策树的每个叶节点构建一个分类特征。我不明白这个概念。任何关于理解这一点的建议或建议都是很好的。Sample_Ftre M 26 1.5 F 27 1.5 M 26 1.5

浏览 0提问于2020-03-13得票数 2

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决策树连续属性

machine-learning、classification、decision-tree

我正在使用决策树建立数据挖掘模型。如果我有像男性和女性这样的二进制属性，我知道在拆分时，我将从性别节点获得两个分支。但是如果我的连续属性是从0到1的浮点数，我要把它映射到像LOW (0 - 0.5)和HIGH (0.5 - 1)这样的离散值吗？还是有其他方法可以做到这一点？

浏览 5提问于2016-07-08得票数 0

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理解聚类索引

sql、sql-server、indexing

由于PostgreSQL不支持聚集索引，所以我考虑使用MSSQL服务器。我已经阅读了比较聚集索引和非聚集索引的。这篇文章的主旨是(强调我的)：有人告诉我，和很难支持表数据<em

浏览 6提问于2015-10-06得票数 15

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如何在pyspark中可视化决策树模型/对象？

pyspark、apache-spark-mllib、decision-tree、apache-spark-ml

有没有办法在pyspark中可视化/绘制使用mllib或ml库创建的决策树？另外，如何获取信息，如叶节点中的记录数。谢谢

浏览 2提问于2017-08-16得票数 4

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计算树形结构中树叶的索引

c++、data-structures、binary-tree

给定一个深度为N的树(二进制)结构，是否可以计算一些查找索引来映射叶节点。因此，给定一个叶节点，我如

浏览 0提问于2012-03-11得票数 1

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有没有人听说过类似于随机森林的模型，这种模型适用于叶节点中的线性回归模型？

random-forest、linear-regression

也就是说，每个决策树中的每个叶节点都学习一个线性模型。有人听说过这种模式吗？更好的是，有人知道实现吗？

浏览 0提问于2021-03-15得票数 1

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基尼指数的含义是什么？

machine-learning、random-forest、decision-trees、gini-index

我在研究随机森林模型，但我不明白吉尼指数是什么，它是干什么用的。谢谢!

浏览 0提问于2021-09-23得票数 2

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Scikit学习+随机森林-单株特征

scikit-learn、random-forest、similarity

我已经理解了层次结构，其中随机森林构建了单个决策树，我可以通过"estimators_“属性来访问这些树，并且沿着这条路，每个决策树都有一个"tree_”属性。在这棵树中，我可以找到关于特定节点、叶子和分裂的信息，但是我无法找到，哪些特定的特性最终出现在叶中，甚至哪些特性被分配给该特定的树？为了澄清这一点，我不打算手动分析树节点，但是我希望有一个相似度度量，它是基于某一组特性在树

浏览 2提问于2014-05-09得票数 1

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决策树-如何解释图形数据上的决策树节点分裂

python、machine-learning、pygraphviz

我有一个一般性的问题，可能不适合堆栈溢出。提前道歉。在所有的在线文章中，他们都会显示这些图表。我知道吉尼用在熵里。在<=生成之后，第一行中的值是如何生成的？第一个决策节点是petal length (cm) <= 2.45。我明白它的字面意思。我不明白它是怎么衍生出来的。花瓣长度小于或等于2.45似乎是一个任意的值。如果下面的false路径决策节点的

浏览 4提问于2022-05-26得票数 0

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R程序设计中实用机器学习的预测模型

请给我一个基本的概念，我们可以在R编程中使用哪些不同类型的实用机器学习模型，以及每种模型之间很少的差异。无论我在哪里找到材料，都是复杂的。我只需要一个整体的想法。

浏览 4提问于2016-07-27得票数 0

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决策树:叶型(最佳)和水平型(横越)

decision-trees、xgboost

第1期：他们说：📷第2期：LightGBM按叶生长(最好先生长)，.It将选择最大增量损失的叶来生长。在同一片叶子生长的情况下，分叶算法比水平算法减少了更多的<

浏览 0提问于2018-01-16得票数 21

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机器学习中集成方法/决策树的决策边界是如何生成的？

machine-learning、random-forest、decision-tree

决策树的工作原理是在每个节点上拆分训练子集，遍历根到叶节点，直到我们得到分类/回归结果。但是实际的决策边界(权重)是如何计算的呢？我们使用成本函数在每个节点上执行拆分。例如，为了构建AdaBoost分类器，训练第一个基本分类器(例如决策树)，并使用该分类器对训练集进行预测。然后增加错误分类的训练实例的相对权重。第二个分类器使用更新<e

浏览 45提问于2019-04-14得票数 1

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决策树- C4.5 vs CART规则集

decision-trees

当我阅读关于决策树的scikit--学习用户手册时，他们提到我不明白C4.5算法在哪里计算规则集(我甚至不知道规则集是什么意思)。它与购物车本质上是一样的，只不过它使用吉尼指数而不是交叉熵。请有人详细解释哪些规则集是什么以及它们在C4.5中是如何使用的<

浏览 0提问于2017-09-23得票数 6

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