有没有从随机森林模型中提取树木深度的方法?

By simon at 27 天前 • 0人收藏 • 23人看过

我已经创建了一个随机森林分类器试图生成我的随机森林模型中树木深度的柱状图. 我只是无法提取出森林中每棵树的深度。

我的 RF 模型被称为"RF 优化",我尝试了下面的代码来遍历我的树并可视化它们的工作。 我已经经历了估计者及导出图形但似乎没有一种方法可以提取树的实际深度。

从 sklearn 导入树从 sklear.tree 导入导出 graphviz 从 sklear.externals.six 导入 StringIO # 创建一个字符串缓冲写入(一个假文本文件) f StringIO () i tree 0在 RF 优化的森林中的树。 评估器: 导出 graphviz (tree in forest,out file f,# feature names col,filled True,round True,proportion True) graph pydotplus.graph from dot data (f.getvalue ()) display (Image (graph.create png ()))

我需要一个函数,遍历我的随机森林中的树木,并在列表或数据帧中存储树木的深度,以便以后生成直方图。 有人能帮忙吗?

1 个回复 | 最后更新于 27 天前
27 天前   #1

通过对解释器的一些探索,可以看出树实例有一个最大深度这个参数看起来就是我要找的---- 同样,它没有文档记录。

估计师,树。 射频优化估计器的最大深度。 [估计]

对我起了作用:)

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