标签：编码 RandomTrees python 个叶 random RandomTreesEmbedding embedding 节点

算法简介

通过构建随机森林，为变量进行编码：

1. 首先训练一个随机森林的模型
2. 按照决策树的分叉，每个叶节点都会占用一个位置，比如下图就共有4个叶节点，因此最大的编码长度是4
   
3. 如果这个特征A的值a，既可以匹配到第1个叶节点的位置，也可以到第3个叶节点的位置，那么这个值的编码就是[1,0,1,0]
4. 依次编码，得到结果

RandomTreesEmbedding：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.RandomTreesEmbedding.html

代码示例

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomTreesEmbedding

dataframe = pd.DataFrame(np.random.random(size=(100, 5)))
# 建模
tree_embedding = RandomTreesEmbedding(
    n_estimators=10, max_depth=3, random_state=0).fit(dataframe.values)
# 转换
spare_embedding = tree_embedding.transform(dataframe)
encode_array = spare_embedding.toarray()  # 得到numpy的结果
print(encode_array.shape)

参考文章

3 uses for random decision trees / forests you (maybe) didn’t know about：https://blog.davidvassallo.me/2019/08/06/3-uses-for-random-decision-trees-forests-you-maybe-didnt-know-about/

标签：编码,RandomTrees,python,个叶,random,RandomTreesEmbedding,embedding,节点
来源： https://blog.csdn.net/weixin_35757704/article/details/122091174

本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享；
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除；
5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。