Python '；叶'；在下面的xgboost模型中，树形图表示什么？

我猜想，鉴于上述（树状分支）条件的存在，这是条件概率。不过，我不清楚

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如果您想了解更多有关所用数据的信息或如何获取此图表，请转到：

属性

leaf

是预测值。换句话说，如果树模型的计算在该终端节点（又名叶节点）结束，那么这就是返回的值

在伪代码（树模型最左边的分支）中：

if（f1<127.5）{
如果（f7<28.5）{
如果（f5<45.4）{
返回0.167528f；
}否则{
返回0.05f；
}
}
}

属性

leaf

是预测值。换句话说，如果树模型的计算在该终端节点（又名叶节点）结束，那么这就是返回的值

在伪代码（树模型最左边的分支）中：

if（f1<127.5）{
如果（f7<28.5）{
如果（f5<45.4）{
返回0.167528f；
}否则{
返回0.05f；
}
}
}

你是对的。与叶节点相关联的那些概率值表示给定树的特定分支到达叶节点的条件概率。树的分支可以表示为一组规则。例如:@user1808924在他的文章中提到,；表示树模型最左侧分支的一条规则

简言之，树可以线性化为决策规则，结果是叶节点的内容，路径上的条件在if子句中形成连接。一般而言，规则的形式如下：

if condition1 and condition2 and condition3 then outcome.

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决策规则可以通过构建右侧目标变量的关联规则生成。它们也可以表示或关系。

你是对的。与叶节点相关联的那些概率值表示给定树的特定分支到达叶节点的条件概率。树的分支可以表示为一组规则。例如:@user1808924在他的文章中提到,；表示树模型最左侧分支的一条规则

简言之，树可以线性化为决策规则，结果是叶节点的内容，路径上的条件在if子句中形成连接。一般而言，规则的形式如下：

if condition1 and condition2 and condition3 then outcome.

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决策规则可以通过构建右侧目标变量的关联规则生成。它们还可以表示或关系。

对于具有2个类{0,1}的分类树，叶节点的值表示类1的原始分数。可以使用逻辑函数将其转换为概率分数。下面的计算以最左边的叶子为例

1/(1+np.exp(-1*0.167528))=0.5417843204057448

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这意味着，如果一个数据点最终被分配到该叶，则该数据点成为类1的概率为0.5417843204057448。

对于具有2个类{0,1}的分类树，叶节点的值表示类1的原始分数。可以使用逻辑函数将其转换为概率分数。下面的计算以最左边的叶子为例

1/(1+np.exp(-1*0.167528))=0.5417843204057448

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这意味着，如果一个数据点最终被分配到该叶，则该数据点成为1类的概率为0.5417843204057448。

如果是回归模型（目标可以是reg:squarederror），则叶值是该树对给定数据点的预测。根据目标变量，叶值可以为负值。该数据点的最终预测将是该点所有树中叶值的总和

如果是一个分类模型（目标可以是二元的：逻辑），那么叶值对于属于正类的数据点的概率具有代表性（如原始分数）。最终的概率预测是通过获取所有树的叶值（原始分数）之和，然后使用函数将其转换为0和1之间的值。叶值（原始分数）可以为负值，值0实际上表示概率为1/2

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请在-

处查找有关参数和输出的更多详细信息。如果是回归模型（目标可以是reg:squarederror），则叶值是给定数据点的该树预测值。根据目标变量，叶值可以为负值。该数据点的最终预测将是该点所有树中叶值的总和

如果是一个分类模型（目标可以是二元的：逻辑），那么叶值对于属于正类的数据点的概率具有代表性（如原始分数）。最终的概率预测是通过获取所有树的叶值（原始分数）之和，然后使用函数将其转换为0和1之间的值。叶值（原始分数）可以为负值，值0实际上表示概率为1/2

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请在-

中查找有关参数和输出的更多详细信息。我是否在某个叶中看到了一些负值？我是否在某个叶中看到了一些负值？您能否分享您是如何知道这一点的？或者你能给我一些引证吗？Tk当目标为“reg:线性”时，叶值的含义是什么？我看到负值，你能解释为多类分类吗？叶值代表什么？@Allen，在你的例子中，如果数据点为1的概率为0.54，那么实际预测是什么？我们如何将概率值映射到类？小于0.5表示0，大于0.5表示1？这就是它的工作方式吗？你能分享一下你是如何知道这一点的吗？或者你能给我一些引证吗？Tk当目标为“reg:线性”时，叶值的含义是什么？我看到负值，你能解释为多类分类吗？叶值代表什么？@Allen，在你的例子中，如果数据点为1的概率为0.54，那么actu是多少