生成得到随机森林决策树叶子节点的预测结果python代码

以下是一个生成随机森林决策树叶子节点预测结果的Python代码示例：

# 导入随机森林和数据集
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification

# 生成数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=4,
                            n_informative=2, n_redundant=0,
                            random_state=0, shuffle=False)

# 创建随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier(max_depth=2, random_state=0)

# 训练分类器
clf.fit(X, y)

# 预测叶子节点
leaf_index = clf.apply(X)

# 获取叶子节点的预测值
leaf_prediction = clf.predict_proba(X)

# 打印输出叶子节点的预测值
print(leaf_prediction)

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