scikit learn features中的DecisionTree Classifier返回值-2，是什么意思答案

【问题标题】：DecisionTree Classifier in scikit learn features return the value -2, what does it meanscikit learn features中的DecisionTree Classifier返回值-2，是什么意思
【发布时间】：2020-07-13 09:20:27
【问题描述】：

DecisionTreeClassifier 和 DecisionTreeRegressor 的 tree._feature 最后几次返回值 -2。这是因为它们是叶节点吗？我可以假设任何 -2 值作为叶节点特征吗？

【问题讨论】：

标签： python-3.x machine-learning scikit-learn data-science decision-tree

【解决方案1】：

一般来说，是的。对象变量.tree_.feature 在该节点上没有分裂时返回-2，当且仅当该节点是叶子时才会发生这种情况（当树在没有修剪的情况下生长时，即fit(..., ccp_alpha=0)）。

虽然在 help() 文档中并没有 100% 清楚，但可以在此处的代码中找到对此的引用： https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/master/sklearn/tree/_tree.pyx

其中feature 值设置为静态变量TREE_UNDEFINED = -2。

【讨论】：

在 sciki-learn 网站上的这个例子中有一个更“官方”的方法：scikit-learn.org/stable/auto_examples/tree/… 查找子节点是检查是否tree_. children_left == tree_.children_right。如果是，则该节点没有两个不同的子节点，因此无法拆分，因此必须是叶节点。