如何更改 Sklearn 中决策树的叶子标签？
我需要重新标记决策树中的叶子以影响预测，但我在树中找不到属性标签。如果标签是“+”，我需要将其更改为“-”，反之亦然。你知道我该怎么做吗？
I need to relabel a leaf in a decision tree to influence predictions, but I can't find an attribute label in the tree. If the label was "+", I need to change it to "-" and vice versa. Do you know how I can do this?
如果你对这篇内容有疑问，欢迎到本站社区发帖提问 参与讨论，获取更多帮助，或者扫码二维码加入 Web 技术交流群。
绑定邮箱获取回复消息
由于您还没有绑定你的真实邮箱，如果其他用户或者作者回复了您的评论，将不能在第一时间通知您！
发布评论
评论（1）
我找到了解决方案。
我需要修改“clf.tree_.value”。这是一个包含每个类别的样本数量的数组，用于预测。例如，如果我有一个叶子数组 [10., 5.]。我有 10 个元素用于 0 类，5 个元素用于 1 类。叶子将预测 0 类（多数类）。因此，为了重新标记，我反转元素并得到 [5., 10.]。所以现在，分类器将预测类别 1 (+)
I find the solution.
I need to modify the "clf.tree_.value". This is an array that contains the number of samples for each class and is used for prediction. For example, if I have for a leaf the array [10., 5.]. I have 10 elements for class 0 and 5 for class 1. and the leaf will predict the class 0 (the majority class). So for relabel, I reverse the elements and I get [5., 10.]. So now, the classifier will predict the class 1 (+)