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scikit-learnのGrid search結果からランダムフォレストの分岐条件を出力する方法

machu_purple

総合スコア6

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scikit-learnは、Pythonで使用できるオープンソースプロジェクトの機械学習用ライブラリです。多くの機械学習アルゴリズムが実装されていますが、どのアルゴリズムも同じような書き方で利用できます。

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投稿2020/01/28 14:25

scikit-learnのgridsearchでrandomforestを実行した後、決定木の分岐条件を
出力する方法がありましたらご教授お願いいたします。

fitまでは上手くいって予測結果を出力できるのですが、分岐条件を出そうとすると
学習出来ていないというエラーが出ます。

<スクリプト抜粋> forest_grid = GridSearchCV(estimator=RandomForestClassifier(random_state=0), param_grid = param_grid, scoring="accuracy", #metrics cv = 3, #cross-validation n_jobs = -1) #number of core forest_grid.fit(X_train,y_train) #fit trees=(forest_grid.estimator).decision_path(X_train) <-----ここでエラーが出ます <エラー> NotFittedError: This RandomForestClassifier instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.

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探索された最良パラメータを用いて全データで学習された分類器にアクセスするためにはbest_estimator_属性が使えます。

ython

1trees = forest_grid.best_estimator_.decision_path(X_train)

estimatorという属性は特にドキュメントで明文化されていません(ソース見ればどういう使われ方なのかはわかりますが)。内部的に使用されている属性であり、アクセスすべきものではありません。

sklearn.model_selection.GridSearchCV — scikit-learn 0.22.1 documentation

投稿2020/01/28 14:45

hayataka2049

総合スコア30933

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machu_purple

2020/01/28 15:23

早い回答ありがとうございます。 上手く出力できました。 本当にありがとうございました!!!
hayataka2049

2020/01/28 15:31

解決済みにしておいてください。
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