Python의 Scikit-Learn 결정 트리에서 결정 규칙을 추출하는 방법은 무엇입니까?

Scikit-Learn 결정 트리에서 결정 규칙 추출

훈련된 결정 트리에서 기본 결정 규칙을 추출하면 결정에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. -만드는 과정. Python을 사용하여 텍스트 목록 형식으로 수행하는 방법은 다음과 같습니다.

Python 함수:

<code class="python">from sklearn.tree import _tree

def tree_to_code(tree, feature_names):
    tree_ = tree.tree_
    feature_name = [
        feature_names[i] if i != _tree.TREE_UNDEFINED else "undefined!"
        for i in tree_.feature
    ]
    print("def tree({}):".format(", ".join(feature_names)))

    def recurse(node, depth):
        indent = "  " * depth
        if tree_.feature[node] != _tree.TREE_UNDEFINED:
            name = feature_name[node]
            threshold = tree_.threshold[node]
            print("{}if {} <= {}:".format(indent, name, threshold))
            recurse(tree_.children_left[node], depth + 1)
            print("{}else:  # if {} > {}".format(indent, name, threshold) + depth)
            recurse(tree_.children_right[node], depth + 1)
        else:
            print("{}return {}".format(indent, tree_.value[node]))

    recurse(0, 1)</code>

사용 예:

<code class="python">tree_model = DecisionTreeClassifier().fit(X, y)
tree_to_code(tree_model, feature_names)</code>

이 함수는 트리 구조를 반복적으로 순회하면서 각 분기에 대한 결정 규칙을 인쇄합니다. 리프 노드와 리프가 아닌 노드를 모두 처리하고 트리의 의사 결정 프로세스를 캡슐화하는 유효한 Python 함수를 생성합니다.

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