已知sklearn的决策树在根节点会计算每个特征的最小Gini系数,选择Gini系数最小的特征进行分裂,那么如何输出未分裂时每个特征的Gini系数呢?
时间: 2024-03-12 09:48:05 浏览: 20
要输出未分裂时每个特征的Gini系数,可以使用以下代码:
```
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 训练决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X, y)
# 输出未分裂时每个特征的Gini系数
n_samples = X.shape[0]
n_features = X.shape[1]
class_counts = [sum(y == i) for i in set(y)]
total_gini = sum([(count / n_samples) ** 2 for count in class_counts])
for feature_index in range(n_features):
feature_values = X[:, feature_index]
unique_values = set(feature_values)
gini = 0
for value in unique_values:
value_indices = (feature_values == value)
value_class_counts = [sum(y[value_indices] == i) for i in set(y)]
value_samples = sum(value_indices)
value_gini = 1
for count in value_class_counts:
value_gini -= (count / value_samples) ** 2
gini += (value_samples / n_samples) * value_gini
if clf.tree_.feature[0] == feature_index:
print(f"Feature {feature_index} (selected): Gini={gini:.3f}")
else:
print(f"Feature {feature_index}: Gini={gini:.3f}")
```
在这个代码中,我们首先加载数据集并训练一个决策树模型。然后,我们将计算每个特征的Gini系数的过程手动实现。
对于每个特征,我们首先获取该特征的所有取值,并计算每个取值的Gini系数。最后,我们将所有取值的Gini系数加权平均,得到该特征的总Gini系数。
如果该特征是决策树在根节点选择的特征,我们在输出时标记它为“selected”。
需要注意的是,这种方法与sklearn的决策树实现中计算Gini系数的方法略有不同,因此输出的Gini系数可能会略有出入。