鉴于上述( Twig )条件存在,我猜测这是条件概率。不过我不太清楚。
如果您想了解有关所使用数据的更多信息或我们如何获取此图表,请访问:http://machinelearningmastery.com/visualize-gradient-boosting-decision-trees-xgboost-python/
最佳答案
对于具有 2 个类别 {0,1} 的分类树,叶节点的值表示类别 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
这意味着如果一个数据点最终分布到该叶子节点,则该数据点属于类别 1 的概率为 0.5417843204057448。
关于python - 下面的xgboost模型 TreeMap 中 'leaf'的值是什么意思?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/56398331/