标签： python scikit-learn random-forest decision-tree quantile-regression
我正在尝试使用决策树集成来执行回归。我在数组X_train上训练并发展了一组回归树。
X_train
使用X_test，我了解可以使用以下方法检索叶子索引：
X_test
leaf_index_i_j = rf.estimators_[tree_j].apply(X_test[observation_i])
现在，我想要的是属于该叶子的目标值 y 的向量。原因是因为我想计算分布而不是平均值。
请帮助！