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Python Sklearn：理解分类变量的d树输出

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我正在学习Python

我最近在一个习题集上实现了
d-tree
。数据集具有所有分类特性，与R不同，Python需要对分类变量进行虚拟编码

我使用以下代码对所有分类变量进行虚拟编码：

col_names =['city_name','signup_os','signup_channel']
df_with_dummies = pd.get_dummies(df2, columns = col_names)
虚拟编码基于每列具有的因子数创建新列，然后用0和1替换值：

我在这个新的数据帧上创建了一个
d-tree
算法，但让我困惑的是输出

d-tree
方法已经能够为虚拟编码列计算出.5的节点值：

如何解释输出？value
sign\u os\u windows
    

  • DT
    分类器将二进制分类变量表示为浮点0.5，这不是问题。条件
    signup\u os\u ios\u web
      

    • DT
      分类器将二进制分类变量表示为浮点0.5，这不是问题。条件
      signup\u os\u ios\u web谢谢！！这很有帮助。谢谢！！这很有帮助。

      Indexer          (0)  (1)    (2)      (3)
PassengerID    Pclass Sex    Age      Fare
1                 3    1    22.00    7.2500
2                 1    0    38.00   71.2833
3                 3    0    26.00    7.9250
4                 1    0    35.00   53.1000
5                 3    1    35.00    8.0500