def plotBoundary(clf, X): '''Plot Decision Boundary''' x_min, x_max = X[:, 0].min() * 1.2, X[:, 0].max() * 1.1 y_min, y_max = X[:, 1].min() * 1.1, X[:, 1].max() * 1.1 # np.linspace(x_min, x_max, 500).shape---->(500, ) 500是样本数 # xx.shape, yy.shape ---->(500, 500) (500, 500) xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(x_min, x_max, 500), np.linspace(y_min, y_max, 500)) Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) # model.predict:模型预测 (250000, ) # ravel()将多维数组转换为一维数组 xx.ravel().shape ----> (250000,1) # np.c 中的c是column（列）的缩写，就是按列叠加两个矩阵，就是把两个矩阵左右组合，要求行数相等。 # np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()].shape ----> (250000,2) 就是说建立了250000个样本 Z = Z.reshape(xx.shape) plt.contour(xx, yy, Z) # 等高线得作用就是画出分隔得线 pass models = [svm.SVC(C, kernel='linear') for C in [1, 100]]

这段代码是用来画出SVM分类器的决策边界的。首先会根据输入的训练数据X，计算出X中每个特征的最小值和最大值，然后用这些值来确定绘图的范围。接着，生成一个网格点矩阵，该矩阵中的每个元素都是一个样本点，用来作为分类器的输入，分类器会根据这些点的结果来判断决策边界的位置。最后，根据分类器的结果，绘制出等高线图，来表示分类器的决策边界。其中，SVM分类器的参数是C和kernel，这里使用了线性核函数。

相关问题

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

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：

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。

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='', # 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=, n_classes=, n_features=, n_informative=, random_state=) bin_result = decision_tree_binning(data_x[:, 0], data_y, max_bin=) bin_value = pd.cut(data_x[:, 0], bin_result).codes # 分箱的结果这个代码错在哪

这段Python代码使用了pandas、numpy和sklearn库，通过make_classification函数生成分类数据集。函数decision_tree_binning利用决策树算法得出最优分箱的边界值列表。使用sklearn库中的DecisionTreeClassifier函数进行决策树的训练和预测，并通过设置criterion参数来控制采用的目标函数。