我如何從x_train被預測的決策樹中獲取葉的節點號？

Question

我有一個訓練有素的決策樹。當我輸入一個特徵向量來預測時，我想知道它從哪個決策路徑中預測出來的，這個決定路徑是從哪個樹葉的哪個位置預測的。

我正在使用python的Sklearn實現決策樹。

Answer 1

有一種方法可以使用類的decision_path方法訪問樹中的決策路徑。

例：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 
from sklearn.datasets import load_iris 
import numpy as np 

data = load_iris() 

x = data.data 
y = data.target 

clf = RandomForestClassifier() 

clf.fit(x,y) 

clf.decision_path(x) 

結果：

(<150x140 sparse matrix of type '<type 'numpy.int64'>' 
with 5406 stored elements in Compressed Sparse Row format>, array([ 0, 13, 
26, 41, 54, 71, 86, 97, 106, 119, 140]))