深度森林所有可解释性python代码

深度森林是一种集成学习算法，它将多个决策树组合在一起以提高预测精度。与单个决策树不同，深度森林可以提供更多的模型解释性。下面是一些使用Python解释深度森林模型的示例代码：

1. 计算特征重要性

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.inspection import permutation_importance

# 生成分类数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_classes=2, random_state=0)

# 创建深度森林分类器对象
clf = RandomForestClassifier(max_depth=10, random_state=0)

# 拟合模型
clf.fit(X, y)

# 计算特征重要性
result = permutation_importance(clf, X, y, n_repeats=10)

# 输出特征重要性
for i in result.importances_mean.argsort()[::-1]:
    print(f"{X.columns[i]:<8}"
          f"{result.importances_mean[i]:.3f}"
          f" +/- {result.importances_std[i]:.3f}")

特征重要性是指模型中每个特征对预测结果的影响程度。在深度森林模型中，我们可以使用特征重要性来解释模型的预测结果，并了解哪些特征对于预测结果更加重要。

2. 可视化决策树

from sklearn.tree import export_graphviz
from IPython.display import Image
from subprocess import check_call
from PIL import Image as PImage
import os

# 生成分类数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_classes=2, random_state=0)

# 创建深度森林分类器对象
clf = RandomForestClassifier(max_depth=10, random_state=0)

# 拟合模型
clf.fit(X, y)

# 可视化第一棵决策树
estimator = clf.estimators_[0]
export_graphviz(estimator, out_file='tree.dot', 
                feature_names = X.columns,
                class_names = ["0", "1"],
                rounded = True, proportion = False, 
                precision = 2, filled = True)
check_call(['dot', '-Tpng', 'tree.dot', '-o', 'tree.png'], shell=True)
img = PImage.open('tree.png')
img.show()

深度森林是由多个决策树组成的模型，我们可以使用可视化工具来查看每个决策树的结构并解释模型的预测结果。

3. 展示样本路径

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成分类数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_classes=2, random_state=0)

# 创建深度森林分类器对象
clf = RandomForestClassifier(max_depth=10, random_state=0)

# 拟合模型
clf.fit(X, y)

# 获取一些样本
sample_indices = [0, 10, 20, 30, 40]
samples = X[sample_indices]
targets = y[sample_indices]

# 显示样本路径
for i, sample in enumerate(samples):
    print(f"Sample {i}:")
    for j, estimator in enumerate(clf.estimators_):
        leaf_index = estimator.apply([sample])[0]
        print(f"  Tree {j}, leaf index: {leaf_index}")
    print()

# 可视化样本路径
fig, axs = plt.subplots(len(samples), len(clf.estimators_), figsize=(20, 10))
for i, sample in enumerate(samples):
    for j, estimator in enumerate(clf.estimators_):
        axs[i, j].set_axis_off()
        axs[i, j].imshow(estimator.decision_path([sample]).toarray(), cmap=plt.cm.Greys)
        if j == 0:
            axs[i, j].set_ylabel(f"Sample {i}\nTrue label: {targets[i]}")
        if i == 0:
            axs[i, j].set_title(f"Tree {j}")
plt.tight_layout()
plt.show()

我们可以使用样本路径来解释模型是如何进行预测的。在深度森林模型中，每个样本都会通过多棵决策树进行预测，我们可以使用样本路径来显示每个样本在每棵决策树中的路径。

上述三个示例代码展示了深度森林模型的不同解释性方法，你可以根据你的实际需求选择其中的一种或多种方法来解释模型的预测结果。