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python - 如何找到决策树分类的特征名称？

问题描述

我正在尝试查找决策树的特征信息。更具体地说，如果 183 出现在我的树形可视化中，我希望能够分辨出它是什么特征。我试过 dtModel.getInputCol() 但收到以下错误。

AttributeError: 'DecisionTreeClassificationModel' object has no attribute 'getInputCol'

这是我当前的代码：

from pyspark.ml.classification import DecisionTreeClassifier

# Create initial Decision Tree Model
dt = DecisionTreeClassifier(labelCol="label", featuresCol="features", maxDepth=3)

# Train model with Training Data
dtModel = dt.fit(trainingData)
display(dtModel)

如果您可以提供帮助或需要更多信息，请告诉我。谢谢你。

标签： pythonapache-sparkpysparkdatabricksapache-spark-mllib

解决方案

请参阅此示例取自Spark 文档（我尝试使名称与您的代码一致，尤其是featuresCol="features"）。

我假设您有一些这样的代码（在您在问题中发布的代码之前）：

featureIndexer = VectorIndexer(inputCol="inputFeatures", outputCol="features", maxCategories=4).fit(data)

在此步骤之后，您拥有"features"索引功能，然后您将其提供给DecisionTreeClassifier（就像您发布的代码一样）：

# Train a DecisionTree model.
dt = DecisionTreeClassifier(labelCol="indexedLabel", featuresCol="features")

你要找的是inputFeatures上面的，这是被索引之前的原始特征。如果要打印它，只需执行以下操作：

sc.parallelize(inputFeatures, 1).saveAsTextFile("absolute_path")

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