estimator.tree_.value还可以用什么方法得到

estimator.tree_.value属性表示决策树每个节点划分后各个类别的样本数量，它的值是一个shape为(n_nodes, n_outputs, n_classes)的数组，其中n_nodes是决策树的节点数量，n_outputs表示模型有多少个输出（比如多分类模型只有一个输出，而多标签模型有多个输出），n_classes是模型中的输出分类数量。如果想要得到决策树每个节点的类别比例，可以用estimator.tree_.value除以每个节点的样本数量，即estimator.tree_.value / estimator.tree_.n_node_samples.reshape(-1, 1, 1)。

相关问题

tree_model is not an estimator instance.如何解决

这个错误通常是由于使用了一个非估计器（estimator）实例来进行训练或预测，而sklearn中的API需要使用估计器实例来进行这些操作。

解决方法是确保你传递给fit或predict方法的对象是一个sklearn估计器的实例。如果你不确定你的对象是否是估计器实例，可以检查它是否实现了sklearn的BaseEstimator类和RegressorMixin或ClassifierMixin类中的方法。

如果你想使用一个自定义的模型进行训练或预测，你可以使用sklearn的BaseEstimator类来创建一个估计器实例。具体来说，你需要实现fit和predict方法，并在构造函数中定义任何超参数。

以下是一个示例：

from sklearn.base import BaseEstimator

class MyModel(BaseEstimator):
    def __init__(self, hyperparam1, hyperparam2):
        self.hyperparam1 = hyperparam1
        self.hyperparam2 = hyperparam2
        # define any other attributes needed for the model
        
    def fit(self, X, y):
        # implement fit method to train the model
        return self
    
    def predict(self, X):
        # implement predict method to make predictions
        return y_pred

然后，你可以像使用其他sklearn估计器一样使用MyModel类进行训练和预测：

model = MyModel(hyperparam1=10, hyperparam2='some_value')
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)

estimator.tree_.value *= self.sample_weight[:, np.newaxis]是什么意思

这段代码是在将样本权重应用到决策树的节点值上，实现了基于加权样本的决策树算法。其中estimator是决策树模型，tree_.value是存储节点值的数组，self.sample_weight是样本权重向量，np.newaxis是在样本权重向量上增加一个维度，用于实现广义矩阵乘法。