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pandasブール条件にsklearnデシジョンツリールールを抽出する方法？

Sklearnデシジョンツリールールを抽出する方法についての投稿は これのように ですが、パンダの使用については何も見つかりませんでした。

以下のように このデータとモデル を例にとります。

# Create Decision Tree classifer object
clf = DecisionTreeClassifier(criterion="entropy", max_depth=3)

# Train Decision Tree Classifer
clf = clf.fit(X_train,y_train)

結果：

enter image description here

期待される：

この例には8つのルールがあります。

左から右に、データフレームがdfであることに注意してください

r1 = (df['glucose']<=127.5) & (df['bmi']<=26.45) & (df['bmi']<=9.1)
……
r8 =  (df['glucose']>127.5) & (df['bmi']>28.15) & (df['glucose']>158.5)

私はsklearnデシジョンツリールールの抽出のマスターではありません。 pandasブール条件を取得すると、各ルールのサンプルおよびその他のメトリックを計算するのに役立ちます。したがって、各ルールをpandasブール条件に抽出します。

pythonpandasmachine-learningscikit-learndecision-tree
17
Jack

まず、デシジョンツリー構造でscikit documentation を使用して、構築されたツリーに関する情報を取得します。

_n_nodes = clf.tree_.node_count
children_left = clf.tree_.children_left
children_right = clf.tree_.children_right
feature = clf.tree_.feature
threshold = clf.tree_.threshold
_

次に、2つの再帰関数を定義します。最初のものは、ツリーのルートからパスを見つけて、特定のノード（この場合はすべての葉）を作成します。 2つ目は、作成パスを使用してノードを作成するために使用される特定のルールを記述します。

_def find_path(node_numb, path, x):
        path.append(node_numb)
        if node_numb == x:
            return True
        left = False
        right = False
        if (children_left[node_numb] !=-1):
            left = find_path(children_left[node_numb], path, x)
        if (children_right[node_numb] !=-1):
            right = find_path(children_right[node_numb], path, x)
        if left or right :
            return True
        path.remove(node_numb)
        return False


def get_rule(path, column_names):
    mask = ''
    for index, node in enumerate(path):
        #We check if we are not in the leaf
        if index!=len(path)-1:
            # Do we go under or over the threshold ?
            if (children_left[node] == path[index+1]):
                mask += "(df['{}']<= {}) \t ".format(column_names[feature[node]], threshold[node])
            else:
                mask += "(df['{}']> {}) \t ".format(column_names[feature[node]], threshold[node])
    # We insert the & at the right places
    mask = mask.replace("\t", "&", mask.count("\t") - 1)
    mask = mask.replace("\t", "")
    return mask
_

最後に、これらの2つの関数を使用して、各リーフの作成パスを最初に格納します。そして、各葉を作成するために使用されるルールを保存するには：

_# Leaves
leave_id = clf.apply(X_test)

paths ={}
for leaf in np.unique(leave_id):
    path_leaf = []
    find_path(0, path_leaf, leaf)
    paths[leaf] = np.unique(np.sort(path_leaf))

rules = {}
for key in paths:
    rules[key] = get_rule(paths[key], pima.columns)
_

出力したデータは次のとおりです。

_rules =
{3: "(df['insulin']<= 127.5) & (df['bp']<= 26.450000762939453) & (df['bp']<= 9.100000381469727)  ",
 4: "(df['insulin']<= 127.5) & (df['bp']<= 26.450000762939453) & (df['bp']> 9.100000381469727)  ",
 6: "(df['insulin']<= 127.5) & (df['bp']> 26.450000762939453) & (df['skin']<= 27.5)  ",
 7: "(df['insulin']<= 127.5) & (df['bp']> 26.450000762939453) & (df['skin']> 27.5)  ",
 10: "(df['insulin']> 127.5) & (df['bp']<= 28.149999618530273) & (df['insulin']<= 145.5)  ",
 11: "(df['insulin']> 127.5) & (df['bp']<= 28.149999618530273) & (df['insulin']> 145.5)  ",
 13: "(df['insulin']> 127.5) & (df['bp']> 28.149999618530273) & (df['insulin']<= 158.5)  ",
 14: "(df['insulin']> 127.5) & (df['bp']> 28.149999618530273) & (df['insulin']> 158.5)  "}
_

ルールは文字列なので、_df[rules[3]]_を使用して直接呼び出すことはできません。次のようにeval関数を使用する必要がありますdf[eval(rules[3])]

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vlemaistre

これで、export_textを使用できます。

from sklearn.tree import export_text

r = export_text(loan_tree, feature_names=(list(X_train.columns)))
print(r)

sklearn の完全な例

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.tree import export_text
iris = load_iris()
X = iris['data']
y = iris['target']
decision_tree = DecisionTreeClassifier(random_state=0, max_depth=2)
decision_tree = decision_tree.fit(X, y)
r = export_text(decision_tree, feature_names=iris['feature_names'])
print(r)
0
kevin