為何使用葉編碼的葉子數會那麼多? - Cupoy

老師你好，想請問為什麼我的葉子index有這麼多，但在fit rf的時候已經有限制樹的深度為3(一顆最多應該是有6片葉子?)，謝謝~

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• 2019/05/27 下午 01:54
  陳明佑 (Ming You Chen)
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  np.unique(a) 是全部的葉點編號集合, 不是單棵葉點的編碼

  單棵葉點的編碼是 np.unique(a[:,7]), 後面的數字7可以自行調整

  每棵樹的葉點並不相同

  
  

  剛剛把樹的內容印出來看, 可以發現 :

  1. 這些編碼, 其實是節點生成的順序

  2. 至於哪些節點是葉點編號, 這件事是看剛好編號到誰

  
  

  例如 : 印出其中一棵樹的編碼 (sklearn.tree import.export_graphviz)

  以及其對照樹的圖形如下 ( 將編碼轉貼至 http://webgraphviz.com/ )

  可以看出剛剛說的兩件事

  
  

  

  digraph Tree {

  node [shape=box] ;

  0 [label="X[2] <= 0.5\ngini = 0.482\nsamples = 145\nvalue = [132, 90]"] ;

  1 [label="X[0] <= 0.75\ngini = 0.283\nsamples = 55\nvalue = [14, 68]"] ;

  0 -> 1 [labeldistance=2.5, labelangle=45, headlabel="True"] ;

  2 [label="gini = 0.0\nsamples = 33\nvalue = [0, 48]"] ;

  1 -> 2 ;

  3 [label="X[6] <= 0.479\ngini = 0.484\nsamples = 22\nvalue = [14, 20]"] ;

  1 -> 3 ;

  4 [label="gini = 0.245\nsamples = 10\nvalue = [12, 2]"] ;

  3 -> 4 ;

  5 [label="gini = 0.18\nsamples = 12\nvalue = [2, 18]"] ;

  3 -> 5 ;

  6 [label="X[8] <= 0.401\ngini = 0.265\nsamples = 90\nvalue = [118, 22]"] ;

  0 -> 6 [labeldistance=2.5, labelangle=-45, headlabel="False"] ;

  7 [label="X[6] <= 0.136\ngini = 0.19\nsamples = 78\nvalue = [109, 13]"] ;

  6 -> 7 ;

  8 [label="gini = 0.444\nsamples = 10\nvalue = [10, 5]"] ;

  7 -> 8 ;

  9 [label="gini = 0.138\nsamples = 68\nvalue = [99, 8]"] ;

  7 -> 9 ;

  10 [label="X[3] <= 0.512\ngini = 0.5\nsamples = 12\nvalue = [9, 9]"] ;

  6 -> 10 ;

  11 [label="gini = 0.18\nsamples = 7\nvalue = [1, 9]"] ;

  10 -> 11 ;

  12 [label="gini = 0.0\nsamples = 5\nvalue = [8, 0]"] ;

  10 -> 12 ;

  }