指出下列代码中哪些是叶子节点import pandas as pd import numpy as np from sklearn.datasets import make_classification def decision_tree_binning(x_value: np.ndarray, y_value: np.ndarray, max_bin=10) -> list: '''利用决策树获得最优分箱的边界值列表''' from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier clf = DecisionTreeClassifier( criterion='gini', # 选择“信息熵”或基尼系数 max_leaf_nodes=max_bin, # 最大叶子节点数 min_samples_leaf=0.05) # 叶子节点样本数量最小占比 clf.fit(x_value.reshape(-1, 1), y_value) # 训练决策树 # 绘图 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import plot_tree plt.figure(figsize=(14, 12)) # 指定图片大小 plot_tree(clf) plt.show() # 根据决策树进行分箱 n_nodes = clf.tree_.node_count # 决策树节点 children_left = clf.tree_.children_left children_right = clf.tree_.children_right threshold = clf.tree_.threshold # 开始分箱 boundary = [] for i in range(n_nodes): if children_left[i] != children_right[i]: # 获得决策树节点上的划分边界值 boundary.append(threshold[i]) boundary.sort() min_x = x_value.min() max_x = x_value.max() # max_x = x_value.max() + 0.1 # +0.1是为了考虑后续groupby操作时,能包含特征最大值的样本 boundary = [min_x] + boundary + [max_x] return boundary if __name__ == '__main__': data_x, data_y = make_classification(n_samples=100, n_classes=2, n_features=20, n_informative=2, random_state=None) bin_result = decision_tree_binning(data_x[:, 0], data_y, max_bin=20) bin_value = pd.cut(data_x[:, 0], bin_result).codes # 分箱的结果
时间: 2024-02-22 19:55:14 浏览: 40
在决策树节点中,叶子节点是没有子节点的节点,因此在代码中没有子节点的节点就是叶子节点。根据代码分析,如果children_left[i] != children_right[i],则表示当前节点不是叶子节点,否则就是叶子节点。因此,代码中叶子节点的位置如下所示:
``` python
for i in range(n_nodes):
if children_left[i] != children_right[i]: # 获得决策树节点上的划分边界值
boundary.append(threshold[i])
boundary.sort()
```
其中,boundary.append(threshold[i])和boundary.sort()的操作是为了将非叶子节点的阈值进行排序后,得到最终的划分边界值列表。因此,叶子节点的个数就等于非叶子节点的个数加1。
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import pandas as pd import numpy as np from sklearn.datasets import make_classification def decision_tree_binning(x_value: np.ndarray, y_value: np.ndarray, max_bin=10) -> list: '''利用决策树获得最优分箱的边界值列表''' from sklearn.tree import DecisionTreeClassif
ication # 构建决策树模型 clf = DecisionTreeClassification(criterion='entropy', max_leaf_nodes=max_bin) x = x_value.reshape(-1, 1) clf.fit(x, y_value) # 获得最优分箱的边界值列表 bin_edges = clf.tree_.threshold[np.where(clf.tree_.children_left != -1)[0]-1] return bin_edges 请问这段代码的作用是什么?
import pandas as pd import numpy as np import os from sklearn.datasets import load_breast_cancer cancer_data = load_breast_cancer() cancer_data.head()
这段代码似乎有错误。load_breast_cancer()返回的是一个Bunch对象,不是一个DataFrame对象,因此无法使用head()方法。如果您想将其转换为DataFrame对象,可以按以下方式执行:
```
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
cancer_data = load_breast_cancer()
df = pd.DataFrame(data=np.c_[cancer_data['data'], cancer_data['target']],
columns=list(cancer_data['feature_names']) + ['target'])
df.head()
```
这将创建一个包含数据和目标变量的DataFrame对象,并使用feature_names列表中的属性名称作为列名。您可以使用head()方法查看前几行数据。
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