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python - 使用 xgb 叶创建数据框列
我创建了以下数据框：
看起来像这样：
在该数据框中，我有一组预测特征（col1、col2和）col3和col4一个二进制Target（0,1）。
我训练一个 XGBoostClassifier 如下：
我绘制结果树如下：
树看起来像这样：
一共有7片叶子。
我现在正在尝试在原始 Dataframe 中创建一个列，它告诉我每条记录属于哪个叶子。所以我想看到这样的东西：
我如何在熊猫中做到这一点？
我试过这段代码：
但我收到以下错误：
谁能帮帮我吗？
pandas - XGBClassifier 中哪个是正确的树？
我在 Pandas 中训练了以下 XGBClassifier：
生成的树如下所示：
如您所见，有 4 片叶子：
我的假设是我们在图片中看到的数字是对数赔率。
然后我使用该apply方法检查每个样本的每棵树的预测叶子：
打印输出如下所示：
树的总数是 3（从 0 到 2），因为我设置了n_estimators=3. 我的理解正确吗？
问题：上面这三棵树中哪一棵对应上图中显示的树（地块）？
我已经倾倒了树：
看起来像这样：
我用橙色突出显示了与上图相对应的叶子和增益。因此，我假设树 0是算法选择的用于分割数据集的树。
现在，当我通过仅选择 tree 将用于训练 XGBClassifier 的数据帧与包含apply结果的数据帧合并时0，我获得了一个数据帧，其中包含我使用该model.predict_proba(X)方法预测的概率和一个名为Leaf包含叶子的列3,4,5,6 符合预期。问题是概率字段只包含两个值：我期待四个值（每个叶子一个）。
这是为什么？我希望为每个叶子分配一个且唯一的概率。
我怎样才能弄清楚算法选择为每个记录分配叶子的分段是什么？我在哪里可以找到实际的细分？以及如何在包含正确叶子的火车数据框中创建一列？