如何解释该分类树图中的预测？

Question

我已经阅读了本教程，并且能够重现结果。但是，最后一张图使我感到困惑。我大部分时间都了解概率，但是为什么会有负数？由于响应是存活的，如何解释预测中的数字？如何将这些数字转换为是和否？

https://www.h2o.ai/blog/finally-you-can-plot-h2o-decision-trees-in-r/

EIDT 2019年11月19日：我确实在Cross Validated上找到了类似的帖子。答案不确定，因为它以问号结尾。 https://stats.stackexchange.com/questions/374569/may-somebody-help-with-interpretation-of-trees-from-h2o-gbm-see-as-photo-attach

我使用树中的逻辑过滤了数据，并查看了子集的唯一预测。我能够找到“是”和“否”预测的阈值。我还更改了原始代码（第34行开始），以便叶子显示数字的最终结果。但是，这只是破解情节的一种方法。如果有人可以告诉我数字的推导方式，那就太好了。

    if(class(left_node)[[1]] == 'H2OLeafNode')
      leftLabel = ifelse(left_node@prediction >= threshold, 'Yes', 'No')
  else
    leftLabel = left_node@split_feature

  if(class(right_node)[[1]] == 'H2OLeafNode')
    rightLabel = ifelse(right_node@prediction >= threshold, 'Yes', 'No')
  else
    rightLabel = right_node@split_feature

Answer 1

由于图片是GBM图，因此它并非如您所愿那样简单，因为推理计算会对从树的叶子中提取的值进行一些数学运算。

实际代码在这里：

https://github.com/h2oai/h2o-3/blob/master/h2o-genmodel/src/main/java/hex/genmodel/algos/gbm/GbmMojoModel.java

看一下score0函数。

我的建议是改为构建一棵树的DRF，然后编写一个简短的Java程序，并尝试在Java调试器中将其单步执行。

从此处开始的Java代码段是如何在本文档中编译和运行MOJO：

http://docs.h2o.ai/h2o/latest-stable/h2o-genmodel/javadoc/index.html

如果执行此操作，您将能够逐步完成产生答案的确切步骤（如果您愿意，也适用于GBM），届时一切都将是未知的。