如何在Python scikit-learn中从随机森林中的每棵树输出回归预测?

帕尔马

我是scikit学习和随机森林回归的新手,我想知道除了组合预测之外,是否还有一种简便的方法可以从随机森林中的每棵树获取预测。

基本上,我想使用Rpredict.all = True选项可以在R中做什么


# Import the model we are using
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
# Instantiate model with 1000 decision trees
rf = RandomForestRegressor(n_estimators = 1000, random_state = 1337)
# Train the model on training data
rf.fit(train_features, train_labels)
# Use the forest's predict method on the test data
predictions = rf.predict(test_features)
print(len(predictions)) #6565 which is the number of observations my test set has.

我想对每棵树进行每个预测,而不仅仅是每个预测的平均值。

有可能在python中做到吗?

洪迪杜普

采用

import numpy as np
predictions_all = np.array([tree.predict(X) for tree in rf.estimators_])
print(predictions_all.shape) #(1000, 6565) 1000 rows: one for every Tree, 6565 columns, one for every target

这使用estimators_-attribute(请参阅Docs),这是所有受过训练的DecisionTreeRegressors的列表然后,我们可以在每个方法上调用预报方法并将其保存到数组中。

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