La programmation random-forest

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Comment extraire les règles de décision de l'arbre de décision scikit-learn?

Puis-je extraire les règles de décision sous-jacentes (ou «chemins de décision») à partir d'un arbre formé dans un arbre de décision sous forme de liste textuelle? Quelque chose comme: if A>0.4 then if B<0.2 then if C>0.8 then class='X' Merci de votre aide.

157 python machine-learning scikit-learn decision-tree random-forest

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Comment les feature_importances dans RandomForestClassifier sont-elles déterminées?

J'ai une tâche de classification avec une série chronologique comme entrée de données, où chaque attribut (n = 23) représente un moment spécifique. Outre le résultat de la classification absolue, j'aimerais savoir quels attributs / dates contribuent au résultat dans quelle mesure. Par conséquent, j'utilise juste le feature_importances_, qui fonctionne …

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RandomForestClassifier vs ExtraTreesClassifier dans Scikit Learn

Quelqu'un peut-il expliquer la différence entre RandomForestClassifier et ExtraTreesClassifier dans scikit learn. J'ai passé un bon moment à lire l'article: P. Geurts, D. Ernst., Et L. Wehenkel, «Arbres extrêmement aléatoires», Machine Learning, 63 (1), 3-42, 2006 Il semble que ce soit la différence pour ET: 1) Lors du choix des …

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