我正在使用Skleran的随机森林分类器。
我已经训练并调整了模型。
我的数据集包含40个样本，每个样本具有4个特征，并且我想在两个类别中对样本进行分类。
现在我的问题是：
我想保存由该模型形成的树，然后再次将其加载到另一个脚本中进行预测。
注意-我知道joblib和pickle模块，它们将模型保存在“ .sav”文件中，但是我不想保存该模型实例。
通过使用sklearns的“ tree.export_graphviz”，我发现了一种非常有趣的方法。这是我用来保存树的代码：
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.tree import export_graphviz
model=RandomForestClassifier()
model.fit(X, Y)
i_tree=0
for tree in model.estimators_:
with open('iris_tree_' + str(i_tree) + '.dot', 'w') as my_file:
my_file = export_graphviz(tree, out_file = my_file)
i_tree = i_tree + 1
我面临的问题是如何使用这些树进行预测？
保存的文件包含以下格式的树：
digraph Tree {
node [shape=box] ;
0 [label="X[3] <= 0.4\ngini = 0.4387\nsamples = 20\nvalue = [27, 13]"] ;
1 [label="gini = 0.0\nsamples = 7\nvalue = [0, 13]"] ;
0 -> 1 [labeldistance=2.5, labelangle=45, headlabel="True"] ;
2 [label="gini = 0.0\nsamples = 13\nvalue = [27, 0]"] ;
0 -> 2 [labeldistance=2.5, labelangle=-45, headlabel="False"] ;
}
可以使用graphviz的在线门户将数据转换为树。
转换后的数据看起来像this
如何解析此类数据？
我最感兴趣的是树的每个块中的那些“ X [3]
最佳答案
如果确实是您要查找的小片段，则可以考虑使用正则表达式，例如：
\D\[\d+\]\s+<=\s+\d+\.\d+
也就是说，“非数字字符，方括号，某些数字，方括号，空格，
关于python - 从随机森林获取树木，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/45187977/