如何在评估时强制决策树仅使用整数

Question

我正在做一个决策树，我想强制算法仅以整数评估条件。我使用的特征是离散和整数，所以树显示 "X 是没有意义的，所以在这个例子中，我希望树显示在 "X 或 "X 中的等效项之一的框中。

我需要这个来让非技术人员更容易理解树。显示“少于 15.5 首歌曲” 是没有意义的，应该是 少于 43 或 小于等于42.

我尝试改变源表的列类型，都是int64，问题依旧。

我正在使用的代码：

clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini',
                                  max_depth=2,
                                  splitter='best')

clf = clf.fit(users_data, users_target)

到目前为止，我没有在文档中找到任何参数或类似内容。

谢谢！

Answer 1

首先，我不会自己调整树的规则，我会调整情节。

还有一个来自 sklearn 的额外 tree ploting package 。 通过此调整：

precision : int, optional (default=3)

    Number of digits of precision for floating point in the values of impurity, threshold and value attributes of each node.

你可以改变它，例如：

tree.plot_tree(clf, precision=0)

应该给你四舍五入的数字。