我在 Python 中使用 AdaBoostClassifier（来自 sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier），我想知道 AdaBoost 选择的弱规则。
这是我的源代码：
x = np.array(p_values_learn) #Array of 10.000 * 100.000 values are float betweek 0 and 1
y = np.array(verite_learn) #Vector of 100.000 values are 0 or 1
bdt = AdaBoostClassifier(algorithm="SAMME.R", n_estimators=4)
bdt.fit(x, y)
每个估计器都是一个决策树分类器，但我无法找到我想要的信息。
我想知道决策函数 f(x) 的规则细节：
f(x) = 0.426 I(x37 < 2.5) + 0.64696 I (x250 < 8.5)
也就是说，我想知道分类器使用我的数据 X 的哪一列以及使用哪个系数。
这是一个二元决策，类别是 0 或 1。
谢谢。
