Python 如何从scikit learn DecisionTreeClassifier获取信息？_Python_Machine Learning_Classification_Scikit Learn

Python 如何从scikit learn DecisionTreeClassifier获取信息？

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Python 如何从scikit learn DecisionTreeClassifier获取信息？,python,machine-learning,classification,scikit-learn,Python,Machine Learning,Classification,Scikit Learn,我看到DecisionTreeClassifier接受Criteria='entropy'，这意味着它必须使用信息增益作为分割决策树的标准。我需要的是每个功能在根级别的信息增益，当它即将拆分根节点时。您只能访问已用作拆分节点的功能的信息增益（或基尼杂质）。属性DecisionTreeClassifier.tree\uu最佳错误[i]保存功能decisiontreeclassier.tree\uu功能[i]上第i个节点拆分的熵。如果需要到达第i个节点的所有示例的熵，请查看DecisionTree

我看到DecisionTreeClassifier接受Criteria='entropy'，这意味着它必须使用信息增益作为分割决策树的标准。

我需要的是每个功能在根级别的信息增益，当它即将拆分根节点时。

您只能访问已用作拆分节点的功能的信息增益（或基尼杂质）。属性

DecisionTreeClassifier.tree\uu最佳错误[i]

保存功能

decisiontreeclassier.tree\uu功能[i]

上第i个节点拆分的熵。如果需要到达第i个节点的所有示例的熵，请查看

DecisionTreeClassifier.tree\uu.init\u error[i]

有关更多信息，请参阅此处的文档：

如果您想访问每个功能的熵（在某个拆分节点上）-您需要修改函数

find\u best\u split

，我没有意识到github上有文档。谢谢