如何从决策树预测x_train的位置获取叶子的节点号？

Question

我有一个训练有素的决策树。当我输入要预测的特征向量时，我想知道从哪个决策路径预测了新特征所属的树的叶子或在哪个叶子下面。

我正在使用python的Sklearn对决策树的实现。

Answer 1

有一种方法可以使用类的decision_path方法访问树中的决策路径。

示例：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris 
import numpy as np

data = load_iris()

x = data.data
y = data.target

clf = RandomForestClassifier()

clf.fit(x,y)

clf.decision_path(x)

<强>结果：

(<150x140 sparse matrix of type '<type 'numpy.int64'>'
with 5406 stored elements in Compressed Sparse Row format>, array([  0,  13,  
26,  41,  54,  71,  86,  97, 106, 119, 140]))