如何在 scikit-learn 的随机森林的 graphviz-graph 中找到一个类？

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何在 scikit-learn 的随机森林的 graphviz-graph 中找到一个类？

【英文标题】：How to find a Class in the graphviz-graph of the Random Forest of scikit-learn?

【发布时间】：2019-09-02 02:48:19

【问题描述】：

我用 10 个估计器训练了一个随机森林分类器。然后，我将所有带有 graphviz 的树形图保存为 dot 和 png 文件。 最后，我做 RandomForest.predict。

从预测的输出中，我选择了一个预测的类，并通过搜索点文件在图中搜索它们（只需使用 STRG+F 搜索纯文本，与另一个模型一起使用）。 但我找不到那个班级。 当我查看 png 文件时，我只在节点中看到一个类。 （我不能在这里显示图表）。 这很奇怪，因为如果没有任何具有不同类的节点，它就不会预测它们。

我的目标是跟踪数据对象如何预测其类别的路径。

以下是我的代码的相关部分：

rfclf = RandomForestClassifier(class_weight = 'balanced')
rfclf.fit(x,y)

输出：

RandomForestClassifier(bootstrap=True, class_weight='平衡', 标准='gini'，max_depth=None，max_features='auto'， max_leaf_nodes=无，min_impurity_decrease=0.0， min_impurity_split=无，min_samples_leaf=1， min_samples_split=2, min_weight_fraction_leaf=0.0, n_estimators=10，n_jobs=None，oob_score=False， random_state=None，verbose=0，warm_start=False)

estimator=rfclf.estimators_[8] #or [0],[1],[2],.....[9] because there are 10 estimators
# Export as dot-file
export_graphviz(estimator, out_file='Graphs/rfclf8.dot', 
                feature_names = x.columns,
                class_names = y,
                rounded = True, proportion = False, 
                precision = 2, filled = True)

# convert to PNG with system command (needs Graphviz)
from subprocess import call
call(['dot', '-Tpng', 'Graphs/rfclf8.dot', '-o', 'Graphs/rfclf8.png', '-Gdpi=600'])
#predict
rfclf.predict(dfP)

输出：array(['-不同的类-, dtype=object)

代码有问题吗？它适用于不同的数据集。

【问题讨论】：

我们不可能在没有看到图表或至少其中一部分（叶子）的情况下回答。将它们作为 PNG 文件上传

【参考方案1】：

为了跟踪对特定样本进行分类所采用的路径，您应该使用 decision_path() 的 RandomForestClassifier。它从 scikit-learn 0.18.0 开始可用

示例代码可在 https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/tree/plot_unveil_tree_structure.html