随机森林打印树结构为什么出错了？

Question

为什么我打印随机森林每个决策树结构，打印出来的节点value值的加和跟sample对不上（这是其中一个决策树的结构）

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn import tree
import graphviz
from sklearn.datasets import make_classification
import numpy as np


# 生成示例数据
X_train, y_train = make_classification(n_samples=100, n_features=4)

# 创建随机森林分类器
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=10)
# 假设你有训练数据 X_train 和对应的目标变量 y_train
rf.fit(X_train, y_train)

# 获取每个决策树
estimators = rf.estimators_

# 遍历每个决策树并绘制结构图
for i, estimator in enumerate(estimators):
    dot_data = tree.export_graphviz(estimator)
    graph = graphviz.Source(dot_data)
    graph.render(f"D:\\Files\\Study Program\\tree/tree_{i+1}", format="png")

Answer 1

检查代码逻辑，确认是否正确遍历并计算节点值。

以上回复有部分引自免费微信小程序：皆我百晓生。 如问题尚未解决，还请稍待，如有疑问请回复进一步沟通。