输出选定的决策树叶答案

【问题标题】：Output Selected Decision Tree Leaf输出选定的决策树叶
【发布时间】：2012-12-02 01:54:20
【问题描述】：

我正在尝试可视化决策树如何应用于测试集，并且我正在使用 Weka 的 J48 决策树。 Weka 通过评估决策树并到达叶子来将每个样本识别为一个类别。当然，多个叶子被标记为同一个类。有谁知道如何让 Weka 为每个样本说出它用来标记该样本的叶子？

X < 47
|  Y > 10  : Class1 (...)
|  Y <= 10 : Class2 (...)
X >= 47
|  Y > 15  : Class1 (...)
|  Y <= 15
|  |  Z > 10  : Class2 (...)
|  |  Z <= 10 : Class1 (...)

我想要“样本 15 被归类为 Class1，因为 (X>=47, Y

或者，我想要“27 个样本被归类为 Class1，因为 (X>=47, Y

另外，是否有人知道有人可视化此信息的实例，或其他软件会吐出此信息？谢谢。

【问题讨论】：

标签： machine-learning weka decision-tree

【解决方案1】：

如果有人知道，我仍然想要一个真正的答案，但我的答案是 Weka 不包含此能力。我的解决方案是做一个我需要的东西。可以在这里找到：

GitHub:DecisionTreeDNA

我还没有完成。它将用数字构建一个很酷的图表，但它已经吐出了我想要的那些数字。哦 - 它吐出的数字是“27 个样本被归类为 Class1 因为 (X>=47, Y=47, Y

【讨论】：