scikit-learn决策树回归：检索叶子的所有样本（不是指）

Question

我已经开始使用scikit-learn决策树，到目前为止它运行得很好但我需要做的一件事是检索叶节点的样本Y值集，尤其是在运行预测时。给出输入特征向量X，我想知道叶节点处的相应Y值的集合而不仅仅是回归值，这些值是这些值的平均值（或中值）。当然，人们希望样本均值具有较小的方差，但我确实想要提取实际的Y值集并进行一些统计/创建PDF。我使用过这样的代码how to extract the decision rules from scikit-learn decision-tree? 要打印决策树，但输出值为＆＃39;是表示均值的单个浮点数。我有一个大型数据集，因此将叶片大小限制为例如100，我想访问这100个值......

Answer 1

另一个解决方案是使用sklearn DecisionTreeRegressor对象的（未记录的？）特性，即.tree.impurity 它返回每个叶子的值的标准偏差