决策树可解释性分析
决策树可解释性分析
决策树是一种广泛使用的机器学习算法,以其直观的结构和可解释性而闻名。在许多应用场景中,尤其是金融、医疗等领域,模型的可解释性至关重要。本文将从决策路径、节点信息、特征重要性等多个方面分析决策树的可解释性,并提供相应的代码实现。
决策树可解释性分析
- 决策树可解释性分析
- 1. 决策树的基本结构
- 2. 决策路径
- 2.1 决策路径的概念
- 2.2 决策路径的可解释性
- 3. 节点信息
- 3.1 节点信息的可解释性
- 4. 特征重要性
- 4.1 特征重要性的计算
- 5. 代码实现
- 5.1 安装依赖
1. 决策树的基本结构
决策树以树形结构表示模型的决策过程。每个节点代表一个特征的测试,每条边代表测试结果的分支,叶子节点代表最终的预测结果。决策树的可解释性主要来源于其简单直观的结构,用户可以通过观察树的分裂过程理解模型的决策依据。
2. 决策路径
2.1 决策路径的概念
决策路径是指从根节点到达某个叶子节点的路径。通过分析决策路径,我们可以理解模型在特定样本上的预测依据。例如,在某个节点上,模型可能会根据特征A的值进行分裂,然后根据特征B的值进一步分裂,最终得出分类结果。
2.2 决策路径的可解释性
- 透明性:决策树的每一步决策都可以通过简单的条件判断表示,用户可以直观地理解模型的决策过程。
- 示例分析:通过分析具体样本的决策路径,可以清晰地看到哪些特征对最终预测产生了影响。
3. 节点信息
每个节点的信息可以提供关于模型决策的更多细节。节点信息通常包括以下内容:
- 特征名称:用于分裂的特征。
- 分裂阈值:特征的分裂条件。
- 样本数量:在该节点上的样本数量。
- 类别分布:在该节点上各类别的样本分布。
3.1 节点信息的可解释性
- 特征重要性:通过查看每个节点的信息,可以评估特征在模型中的重要性。例如,某个特征在多个节点中频繁出现,说明该特征对模型决策的影响较大。
- 样本分布:节点的样本数量和类别分布可以帮助我们理解模型在特定条件下的决策依据,从而识别潜在的偏差。
4. 特征重要性
特征重要性是评估模型可解释性的重要指标。决策树模型可以计算每个特征对最终预测的贡献程度。
4.1 特征重要性的计算
特征重要性可以通过以下方式计算:
- 基于分裂增益:每次分裂所带来的信息增益可以累积到特征上,最终得到特征的重要性评分。
- 基于节点不纯度:使用基尼指数或信息增益等指标,计算每个特征在树中分裂的贡献。
5. 代码实现
下面是一个简单的代码实现,展示如何使用scikit-learn
构建决策树并分析其可解释性。
5.1 安装依赖
确保已安装scikit-learn
和matplotlib
库:
pip install scikit-learn matplotlib
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_text, plot_tree# 加载数据
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target
feature_names = data.feature_names# 创建决策树模型
tree_model = DecisionTreeClassifier(max_depth=3, random_state=42)
tree_model.fit(X, y)# 1. 决策路径示例
sample_index = 0 # 选择第一个样本
decision_path = tree_model.decision_path(X[sample_index].reshape(1, -1))
print(f"样本 {sample_index} 的决策路径:")
print(decision_path)# 2. 节点信息
tree_rules = export_text(tree_model, feature_names=feature_names)
print("\n决策树规则:")
print(tree_rules)# 3. 特征重要性
importance = tree_model.feature_importances_
feature_importance_df = pd.DataFrame({'Feature': feature_names,'Importance': importance
}).sort_values(by='Importance', ascending=False)print("\n特征重要性:")
print(feature_importance_df)# 4. 可视化决策树
plt.figure(figsize=(12, 8))
plot_tree(tree_model, feature_names=feature_names, filled=True)
plt.title("决策树可视化")
plt.show()
相关文章:

决策树可解释性分析
决策树可解释性分析 决策树是一种广泛使用的机器学习算法,以其直观的结构和可解释性而闻名。在许多应用场景中,尤其是金融、医疗等领域,模型的可解释性至关重要。本文将从决策路径、节点信息、特征重要性等多个方面分析决策树的可解释性&…...

BUGKU-WEB never_give_up
解题思路 F12查看请求和响应,查找线索 相关工具 base64解码URL解码Burp Suit抓包 页面源码提示 <!--1p.html--> 2. 去访问这个文件,发现直接跳转到BUGKU首页,有猫腻那就下载看看这个文件内容吧 爬虫下载这个文件 import requests …...
hive自动安装脚本
使用该脚本注意事项 安装hive之前确定机子有网络。或者yum 更改为本地源,因为会使用epel仓库下载一个pv的软件使用该脚本前提是自行安装好mysql数据库准备好tomcat软件包,该脚本使用tomcat9.x版本测试过能正常执行安装成功,其他版本没有测试…...
unix 用户态 内核态
在UNIX操作系统中,"用户态"和"内核态"是两种不同的运行模式,它们定义了程序在执行时的权限级别: 用户态(User Mode): 用户态是程序运行的常规状态,大多数应用程序在执行时…...

GD32 IAP升级——boot和app相互切换
GD32 IAP升级——boot和app相互切换 目录 GD32 IAP升级——boot和app相互切换1 Keil工程设置1.1 修改ROM1.2 Keil烧录配置 2 代码编写2.1 app跳转2.2 软件重启2.3 app中断向量表偏移 结束语 1 Keil工程设置 1.1 修改ROM GD32内部Flash是一整块连续的内存,但是因为…...
C++11革新之旅:探索C++编程的无限可能
C11革新之旅:探索C编程的无限可能 C11,作为C语言的一个重要标准,为C编程带来了革命性的变革。它不仅引入了众多新特性和改进,还极大地增强了C的表达能力、提高了程序的性能和资源利用率。本文将从多个方面深入探讨C11的新特性&am…...

免费自动化AI视频剪辑工具
下载地址:https://pan.quark.cn/s/3c5995da512e FunClip是一款完全开源、本地部署的自动化视频剪辑工具,通过调用阿里巴巴通义实验室开源的FunASR Paraformer系列模型进行视频的语音识别,随后用户可以自由选择识别结果中的文本片段或说话人&a…...

Linux中安装C#的.net,创建运行后端或控制台项目
安装脚本命令: 创建一个sh文件并将该文件更改权限运行 sudo apt update wget https://packages.microsoft.com/config/ubuntu/20.04/packages-microsoft-prod.deb -O packages-microsoft-prod.deb sudo dpkg -i packages-microsoft-prod.deb sudo apt-get upd…...

最长上升子序列LIS(一般+优化)
1. 题目 题目链接: B3637 最长上升子序列 - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn) 输入样例: 6 1 2 4 1 3 4 输出样例: 4 说明/提示: 分别取出 1、2、3、4 即可。 2. 具体实现 2.1 一般做法 dp[i]表示第i个位置的…...

【Python系列】Python 协程:并发编程的新篇章
💝💝💝欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 推荐:kwan 的首页,持续学…...

详解C/C++输入输出
前言 C/C输入输出很多,在不同的情况会用不同的输入输出,有的题目在输入时可能换一种输入输出就能不会TLE,有的输入可能要循环输入,但是可以换一种输入直接就能把所有数据输入进去。C/C有哪些常用的输入输出,在什么时候…...

AI人工智能开发环境配置
AI人工智能 为什么使用Python来开发AI 人工智能被认为是未来的趋势技术。 已经有了许多应用程序。 因此,许多公司和研究人员都对此感兴趣。 但是这里出现的主要问题是,在哪种编程语言中可以开发这些 AI 应用程序? 有各种编程语言,…...

Tomcat 8.5 下载、安装、启动及各种问题
🥰🥰🥰来都来了,不妨点个关注叭! 👉博客主页:欢迎各位大佬!👈 本期内容主要介绍 Tomcat 8 的安装,以及可能会遇到的问题 文章目录 1. Tomcat 安装2. 可能会遇到的问题2.…...

Harbor系列之5:复制管理
Harbor的镜像复制功能 Harbor 提供镜像复制功能,允许用户以推送和拉取方式在不同 Harbor 仓库之间,以及 Harbor 与非 Harbor 仓库间(如Alibaba ACR、Quay、Aws ECR、Azu热ACR、Docker Registry、Docker Hub等)复制 image、chart …...

V.PS德国VPS详细测评
V.PS的德国机房位于法兰克福,默认接入电信CN2 GIA、联通CUII网络,针对中国大陆进行路由优化处理的。而且是强制移动走联通的CUII链路,确保三网都处在轻负载的网络环境下。 CPU是Intel Xeon Gold 6133 ,启用了BBR,归属德…...

【Vue3】组件通信之自定义事件
【Vue3】组件通信之自定义事件 背景简介开发环境开发步骤及源码总结 背景 随着年龄的增长,很多曾经烂熟于心的技术原理已被岁月摩擦得愈发模糊起来,技术出身的人总是很难放下一些执念,遂将这些知识整理成文,以纪念曾经努力学习奋…...

[CTF]-PWN:ORW题型综合解析
经典ORW: 例题(极客大挑战 2019 Not Bad): 这里使用mmap函数创造了一个内存映射区域 从地址0x123000开始,大小位0x1000 权限为可写可执行(可读0x1,可写0x2,可执行0x3)…...
VSCode中yarn的安装和使用
VSCode只要是做前端的,大家都不陌生,就不讲其使用了。 Yarn是一款高效、可靠的JavaScript包管理器,与NPM类似,但有其独特的优势,如更高效的安装速度、更好的依赖管理等 要在VSCode中使用Yarn,需要按照以…...
Java后端面试复习7.23
进程和线程线程优先级线程状态线程构造方式三种推荐用哪种为什么线程中断调用什么方法,本线程怎检查为什么线程不应强制停止线程通信方式四种ThreadLocalFUtureTask线程礼让终止线程的另一个缺陷(锁)守护线程什么时候设置为守护县城sleep&…...

Arduino PID库 (2) –微分导致的过冲
Arduino PID库 (2) – Derivative Kick 参考:手把手教你看懂并理解Arduino PID控制库——微分冲击 pid内容索引-CSDN博客 Arduino PID库 (1)– 简介 问题 此修改将稍微调整derivative term。目标是消除一种称为“…...

3.3.1_1 检错编码(奇偶校验码)
从这节课开始,我们会探讨数据链路层的差错控制功能,差错控制功能的主要目标是要发现并且解决一个帧内部的位错误,我们需要使用特殊的编码技术去发现帧内部的位错误,当我们发现位错误之后,通常来说有两种解决方案。第一…...

基于Flask实现的医疗保险欺诈识别监测模型
基于Flask实现的医疗保险欺诈识别监测模型 项目截图 项目简介 社会医疗保险是国家通过立法形式强制实施,由雇主和个人按一定比例缴纳保险费,建立社会医疗保险基金,支付雇员医疗费用的一种医疗保险制度, 它是促进社会文明和进步的…...

Cloudflare 从 Nginx 到 Pingora:性能、效率与安全的全面升级
在互联网的快速发展中,高性能、高效率和高安全性的网络服务成为了各大互联网基础设施提供商的核心追求。Cloudflare 作为全球领先的互联网安全和基础设施公司,近期做出了一个重大技术决策:弃用长期使用的 Nginx,转而采用其内部开发…...
解决本地部署 SmolVLM2 大语言模型运行 flash-attn 报错
出现的问题 安装 flash-attn 会一直卡在 build 那一步或者运行报错 解决办法 是因为你安装的 flash-attn 版本没有对应上,所以报错,到 https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases 下载对应版本,cu、torch、cp 的版本一定要对…...

ArcGIS Pro制作水平横向图例+多级标注
今天介绍下载ArcGIS Pro中如何设置水平横向图例。 之前我们介绍了ArcGIS的横向图例制作:ArcGIS横向、多列图例、顺序重排、符号居中、批量更改图例符号等等(ArcGIS出图图例8大技巧),那这次我们看看ArcGIS Pro如何更加快捷的操作。…...
Rapidio门铃消息FIFO溢出机制
关于RapidIO门铃消息FIFO的溢出机制及其与中断抖动的关系,以下是深入解析: 门铃FIFO溢出的本质 在RapidIO系统中,门铃消息FIFO是硬件控制器内部的缓冲区,用于临时存储接收到的门铃消息(Doorbell Message)。…...
python报错No module named ‘tensorflow.keras‘
是由于不同版本的tensorflow下的keras所在的路径不同,结合所安装的tensorflow的目录结构修改from语句即可。 原语句: from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, Dense 修改后: from tensorflow.python.keras.lay…...

Netty从入门到进阶(二)
二、Netty入门 1. 概述 1.1 Netty是什么 Netty is an asynchronous event-driven network application framework for rapid development of maintainable high performance protocol servers & clients. Netty是一个异步的、基于事件驱动的网络应用框架,用于…...
Java数值运算常见陷阱与规避方法
整数除法中的舍入问题 问题现象 当开发者预期进行浮点除法却误用整数除法时,会出现小数部分被截断的情况。典型错误模式如下: void process(int value) {double half = value / 2; // 整数除法导致截断// 使用half变量 }此时...

Golang——9、反射和文件操作
反射和文件操作 1、反射1.1、reflect.TypeOf()获取任意值的类型对象1.2、reflect.ValueOf()1.3、结构体反射 2、文件操作2.1、os.Open()打开文件2.2、方式一:使用Read()读取文件2.3、方式二:bufio读取文件2.4、方式三:os.ReadFile读取2.5、写…...