如何在从训练集构建决策树后查找下一个值？我需要知道在我的示例中，当我输入 B 和 C 的值时，A 字段的下一个值的概率。

df = pd.DataFrame(np.random.randint(low=0, high=10, size=(5, 3)),                    columns=['a', 'b', 'c'])>>>    a   b   c0   2   8   81   4   2   92   1   0   73   5   1   74   6   0   2X = df[ ['b','c'] ]Y = df[ ['a'] ]clf = DecisionTreeClassifier(random_state=241)clf.fit(X, Y)

如果 B=8，C=8，如何找出字段 A 的下一个值的概率？

回答：

你可以简单地使用 clf.predict_proba()。例如：

clf.predict_proba([[8,8]])

将返回一个浮点数向量，表示数据为列”a”中每个唯一值的概率。