从XGBClassifier产生的决策树中检索值

Question

我使用类 xgbClassifier 来构建我的模型，然后在树上看到它，如下所示：

(...)
best_model = XGBClassifier(use_label_encoder=False,
                           eval_metric = 'logloss', 
                           learning_rate = 1, 
                           max_depth = 3,
                           n_estimators = 200)
(...)

from xgboost import plot_tree
import matplotlib.pyplot as plt
plot_tree(best_model,num_trees=0,rankdir='LR')

图片在这里

当然，它绘制了由我的分类器计算的最佳决策树。 我的问题是：如何检索图表叶子印刷的值？我相信它们存储在 best_model 中，但我不知道要使用哪种方法来获取这些值。

谢谢你！

Answer 1

在 Python 中，您可以将值转储到如下字符串：

m = xgb.XGBClassifier(max_depth=2, n_estimators=3).fit(X, y)
m.get_booster().get_dump()

或文件：

m.get_booster().dump_model("out.txt")

或数据帧：

m.get_booster().trees_to_dataframe()