数値が一致しない謎を解決したい

Question

前提

Pythonでランダムフォレスト分類を行う時、決定木を複数作成すると思います。
複数作成した木のうち一つを可視化したところ、下のような図ができました。

疑問

任意のノード見てみると、samplesの数値とvalueで分類された数値があわないことがわかります。
この謎を解決したいです。
ランダムフォレストを使って分類をすると毎回このように数値が一致しないことが多々あります。

よろしくお願いいたします。

例としての図です

Comments

[meg_]

samples=77
value=[43,45,36]
は最初のノードですか？

[jbpb0]

> samplesの数値とvalueで分類された数値があわない

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.RandomForestClassifier.html
の「Parameters:」の「bootstrap」に、
「Whether bootstrap samples are used when building trees. If False, the whole dataset is used to build each tree.」
とあり、規定値は「True」で、「False」を指定したら「samples」が「value」の合計と一致します

Answer 1

samplesの数値とvalueで分類された数値があわない

sklearn.ensemble.RandomForestClassifier
の「Parameters:」の「bootstrap」に、
「Whether bootstrap samples are used when building trees. If False, the whole dataset is used to build each tree.」
とあり、規定値は「True」で、「False」を指定したら「samples」が「value」の合計と一致します

　
質問者さんが

例としての図です

を引用してる
【Python 3で機械学習】☆誰でもできる！ランダムフォレストを使ってワインの等級を予測
のコードで、

random_forest = RandomForestClassifier(max_depth=30, n_estimators=30, random_state=42)

↓ 変更

random_forest = RandomForestClassifier(max_depth=30, n_estimators=30, random_state=42, bootstrap=False)

として実行した結果の一例です

この場合は、「samples」が「value」の合計と一致します
また、一番上の「samples」は学習データの全データ数(124)と一致します

Answer 2

例としての図です

クラス名が出力されていないのでどう合わないのかは分かりませんが、各ノードで分類された数と実際のクラスの数が合っていない（誤分類されている）状態を表していると思います。

可視化した決定木の見方を解説します【ジニ係数で不純度を測る】