如何使用随机森林分类器确定用于预测类别的特征值范围

Question

我试图找出随机森林分类器用来预测某个类别的特征值的范围。

例如，我们有 IRIS 数据集；

我使用随机森林分类器根据花的特征来预测一朵花属于哪一类花种，有 4 个特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度）。

我可以找出特征的重要性，并且可以使用 Graphviz 可视化分类器所采取的步骤。现在我想知道范围是多少，例如萼片长度，这将导致预测为 Setosa，即 0.2 到 0.4 之间的花瓣长度表明该物种是 Setosa。我可以使用 Graphviz 直观地查看这些数据，但我想要一种方法来存储它并使用 200 个估计器为我的整个数据集分析它。有没有办法在决策树的下图中以文本方式收集和存储数据；如果花瓣长度

https://images.app.goo.gl/pPK1KsXAMY3z27JW8

我想要一个类似这样的数据框：

        node |   feature     | Samples | Value     | Class 
   --------------------------------------------------------------
   1.    1   |  sepal-length |    23   |  <= 0.2   | Setosa
   2.    3   |  petal-width  |    45   |  <= 0.3   | Versicolor
   3.   ...          ...         ...        ...        ...
   n.    178 |  sepal-width  |    3    |  <= 0.4   | Setosa

一旦我有了一个数据框，我就可以分析并看到它，例如；一朵 setosa 花的花瓣长度在 0.1 - 0.3 之间，萼片长度在 0.4-0.7 之间，等等

这可能吗？如果是这样，任何想法将不胜感激。

编辑：我查看了每棵树的决策路径，虽然有帮助，但它们不包含预测的类，因此对我想做的事情没有帮助。

我认为我唯一的选择是仅解析从 Graphviz 函数获得的点文件并将信息手动存储到数据框中。

Answer 1

scikit-learn 的 RandomForestClassifier 有一个名为 estimators_ 的属性，在训练后是一个 DecisionTreeClassifier 实例列表，它们共同构成了森林。

现在我们可以访问各个树，我们来仔细看看DecisionTreeClassifier 实例。每个实例都有一个tree_ 属性，其中包含实际的决策树和您感兴趣的所有属性。

scikit-learn 的牛人甚至写了documentation on how to access the tree's properties。

我知道您需要每个节点的多数类，就像在 graphviz 可视化中一样，这不是节点上的标准属性。你提到你可能会解析graphviz的输出，但也许你可以看看graphviz的代码！

如您所见at this line in the node_to_str function，它们将 argmax 置于定义 here 的 value 变量之上。我认为如果你将它与上面链接的文档结合起来，你应该能够获得每个节点的类！