如何在Python的scikit-learn中访问树深度？

Question

我使用scikit-learn创建一个随机森林。但是，我想找到每棵树的各个深度。这似乎是一个简单的属性，但根据文档，（http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.RandomForestClassifier.html）没有办法访问它。

如果这不可能，有没有办法从决策树模型访问树深度？

任何帮助将不胜感激。谢谢。

Answer 1

RandomForestClassifier的每个实例都有estimators_属性，该属性是DecisionTreeClassifier个实例的列表。该文档显示DecisionTreeClassifier的实例具有tree_属性，该属性是（未记录的，我相信）Tree类的实例。解释器中的一些探索表明，每个Tree实例都有一个max_depth参数出现是您正在寻找的 - 再次，它没有文档。

在任何情况下，如果forest是RandomForestClassifier的实例，那么：

>>> [estimator.tree_.max_depth for estimator in forest.estimators_]
[9, 10, 9, 11, 9, 9, 11, 7, 13, 10]

应该这样做。