我在尝试使用scikit-learn的tree模块创建一个决策树模型。生成模型后，我可视化了决策树以及决策依据的标准。然而，我希望手动修改某些标准的阈值，以观察同一输出的变化。有没有方法可以做到这一点？或者有没有哪个库可以将决策树转换为一系列的if-else语句，一旦它从数据集中学习到所需的阈值，反之亦然？

我知道模块选择的阈值是基于一些杂质指标，如Gini杂质、信息增益等。然而，我仍然希望对这些阈值进行实验。

谢谢！

回答：

是的，你可以很容易地做到这一点。

sklearn的决策树通过tree_属性暴露其底层树结构。这个tree_除了其他属性外，还有一个threshold属性，这是一个包含所有节点阈值的numpy数组。你可以修改这个数组，从而改变阈值。

例如：

X,y = load_breast_cancer(return_X_y=True)dt = DecisionTreeClassifier(max_depth=3).fit(X,y)print(dt.tree_.threshold)     #所有阈值，大小等于"dt.tree_.node_count"dt.tree_.threshold[3] = 10.0  #手动修改一个阈值    

为了验证，如果你在修改前后对一个单独的测试集进行准确性比较（假设你修改了一个非叶节点），你应该会注意到变化（通常会变差）。