Python scikit-learn RandomForestClassifier 访问单个树以及如何保存它们答案

【问题标题】：Python scikit-learn RandomForestClassifier access individual trees and how to save themPython scikit-learn RandomForestClassifier 访问单个树以及如何保存它们
【发布时间】：2016-04-09 18:11:40
【问题描述】：

如何访问单个树并保存/加载 RandomForestClassifier 对象？

我只想查看每棵树的结构以确定哪个特征是重要的。我想将经过训练的分类器对象保存在文件或数据库中。怎么做？

【问题讨论】：

标签： python scikit-learn random-forest

【解决方案1】：

你基本上有三个问题。

1.如何查看单棵树

您可以使用RandomForestClassifier 来查看各个树

rf = RandomForestClassifier()
rf.fit(X,y) 
trees = rf.estimators_

2。功能重要性

为了确定特征的重要性，你最好的选择可能是使用

rf.feature_importances_

这将产生一个特征重要性的 numpy 数组，每列 X 一个，表示每个特征的相对重要性。

3。保存您的模型

保存拟合的 scikit-learn 模型或管道的一种简单方法是通过 pickle。

byte_string = pickle.dumps(rf)

然后可以使用加载它

rf = pickle.loads(byte_string)

如果你有额外的要求，它应该是 ASCII，你可能想要使用 base64。

 text_model = base64.b64encode(byte_string)

【讨论】：

大卫，你确定要保证完整的 RandomForestClassifier 实例被完全腌制（.fit()-ed，所有类方法）到可检索的.predict()-able 表单？
我从来没有遇到过酸洗 scikit-learn 估计器或转换器的问题。在上面的示例中，我能够加载腌制字符串并使用它进行预测。
谢谢大卫，值得一提。我需要重新测试（几年前尝试这个时遇到了很大的麻烦）。顺便说一句 - 你在观察这个时操作哪些版本？我的是 py26/py27，pickle/cPickle 协议=2。
来自 anaconda 的 Python 2.7.10。使用标准pickle，默认协议。
再次感谢，David。 仅供参考，今年该项目已转向可爱的 Mike McKerns 的 dill 主力（均用于“pickle " 服务和分布式网格处理 SERialise-pushToRemoteAgent-pullFromRemoteAgent-DESerialise & ( !! ) state-full save/restore 整个 localhost interpreter-session on another host )。