本文介绍如何计算随机森林中每个决策树的基尼系数并绘制散点图进行可视化。通过鸢尾花数据集示例，利用sklearn库的RandomForestClassifier属性获取决策树，然后遍历获取基尼系数，最后用matplotlib绘制节点基尼系数的散点图，以展示决策树构建过程中的基尼系数变化，有助于理解和优化随机森林模型。
计算随机森林中每个决策树分裂节点的基尼系数，并绘制散点图
随机森林是一种强大的机器学习算法，它由多个决策树组成，并通过投票或平均来提供预测结果。每个决策树在构建过程中，会通过选择最佳的分裂节点来划分数据集。其中一个常用的指标是基尼系数，它衡量了分裂节点的纯度和不纯度。在本文中，我将介绍如何计算随机森林中每个决策树分裂节点的基尼系数，并使用Python绘制散点图来可视化结果。
首先，我们需要导入所需的库和数据集。在这个例子中，我们将使用sklearn库中的随机森林算法和鸢尾花数据集作为示例。
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
644
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
