解释决策树中的数字

时间:2016-04-27 08:29:37

标签: statistics julia decision-tree

使用着名的Iris数据集与Julia决策树分类器,我得到以下树。

using RDatasets
using DecisionTree
iris = dataset("datasets", "iris")
features = convert(Array, iris[:, 1:4])
labels = convert(Array, iris[:, 5]);
model = build_tree(labels, features)
model = prune_tree(model, 0.9)

print_tree(model)
Feature 3, Threshold 3.0
L-> setosa : 50/50
R-> Feature 4, Threshold 1.8
    L-> Feature 3, Threshold 5.0
        L-> versicolor : 47/48
        R-> Feature 4, Threshold 1.6
            L-> virginica : 3/3
            R-> Feature 1, Threshold 7.2
                L-> versicolor : 2/2
                R-> virginica : 1/1
    R-> Feature 3, Threshold 4.9
        L-> Feature 1, Threshold 6.0
            L-> versicolor : 1/1
            R-> virginica : 2/2
        R-> virginica : 43/43

我无法解释一些分支之后的数字,例如" setosa:50/50"或" virginica:3/3"。

有人可以解释一下这些意思吗?

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

看起来像节点" setosa:50/50" 50朵花被正确分类(50朵花变成了这个节点,50朵是setosa) versicolor:47/48意味着其中一个是virginica或setosa。

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