有没有办法从随机森林模型中提取树的深度？

Question

我创建了一个随机森林分类器，并且试图生成我的随机森林模型的树木深度的直方图。我只是无法提取森林中每棵树的深度。

我的RF模型称为“ RF_optimised”，我尝试了下面的代码遍历我的树并可视化了起作用的代码。我已经阅读了estimators_和export_graphviz文档，但似乎没有办法提取树的实际深度。

from sklearn import tree
from sklearn.tree import export_graphviz
from sklearn.externals.six import StringIO

# Create a string buffer to write to (a fake text file)
f = StringIO()

i_tree = 0
for tree_in_forest in RF_optimised.estimators_:

    export_graphviz(tree_in_forest,out_file=f,
    #feature_names=col,
    filled=True,
    rounded=True,
    proportion=True)

    graph = pydotplus.graph_from_dot_data(f.getvalue())
    display(Image(graph.create_png()))

我需要一个对我的随机森林中的树进行迭代并在列表或数据框中存储树的深度的函数，以便以后生成直方图。有人可以帮忙吗？

Answer 1

解释器中的一些探索表明，每个Tree实例都有一个max_depth参数，这似乎是我正在寻找的参数-再次，它没有记录。

[estimator.tree_.max_depth for estimator in RF_optimised.estimators_]

对我有用：)