从scikit-learn了解决策树的结果时，我遇到两个问题。例如，这是我的决策树之一:
我的问题是我如何使用树？
第一个问题是:如果样本满足条件，则转到 LEFT 分支(如果存在)，否则转到 RIGHT 。就我而言，如果样本的X [7]> 63521.3984。然后样品将进入绿色框。正确？
第二个问题是:当样本到达叶节点时，我怎么知道它属于哪个类别？在此示例中，我要分类三个类别。在红色框中，分别有91个，212个和113个满足条件的样本。但是如何确定类别？
我知道有一个函数 clf.predict(sample)可以告诉类别。我可以从图中做到吗？？？
非常感谢。
参考方案
每个框中的value行按顺序告诉您该节点上有多少个样本属于每个类别。这就是为什么在每个框中value中的数字加到sample中显示的数字的原因。例如，在您的红色框中，91 + 212 + 113 = 416。因此，这意味着如果到达此节点，则类别1中有91个数据点，类别2中有212个数据点，类别3中有113个数据点。
如果要预测到达决策树中该叶子的新数据点的结果，则可以预测类别2，因为这是该节点上样本的最常见类别。
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