का उपयोग scikit सीखने DecisionTreeClassifier

का समूह बनाने sklearn.tree.DecisionTreeClassifier उपयोग करते समय, वर्गीकारक संभाव्यता और वर्ग की भविष्यवाणी के लिए तरीकों है।का उपयोग scikit सीखने DecisionTreeClassifier

वहाँ क्लस्टरिंग के लिए एक ही पेड़ का उपयोग करने का कोई तरीका है: के लिए किसी दिए गए इनपुट वेक्टर x, बस बताओ जो पत्ती एक्स के अंतर्गत आता है?

स्रोत

2013-01-16 Guy Adini

मैं अपने ही सवाल का जवाब मिला - इसे यहाँ अगली बार जब कोई इसके लिए लग रहा है के लिए संदर्भ के रूप में छोड़ रहा है:

import numpy as np 
import sklearn.tree 
clf = sklearn.tree.DecisionTreeClassifier() 
clf.fit(X,y) 
clf.tree_.apply(np.asfortranarray(X.astype(sklearn.tree._tree.DTYPE)))

स्रोत

2013-01-16 15:57:27

के रूप में स्वीकार तुम भी अपने खुद के जवाब चिह्नित कर सकते हैं। – ogrisel

धन्यवाद। बाहर निकलने के बाद आपको अपना जवाब स्वीकार करने से दो दिन पहले इंतजार करना होगा :) –

यह निश्चित रूप से कुछ है जिसके लिए हमें अधिक दस्तावेज़ों की आवश्यकता है। http://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.ensemble.RandomTreesEmbedding.html#sklearn.ensemble.RandomTreesEmbedding जंगल भी सीधे एक "लागू" समारोह है: Btw, आप RandomTreesEmbedding में रुचि हो सकती। –

उत्तर

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