sklearn中DecisionTreeClassifier的遍历方法

Question

此类用于构建决策树。树结构中的许多值（包括tree_.value和tree_.impurity）都保存为数组，而没有太多指示每个值所指向的节点。我的推论告诉我，它们正在进行预遍历，但是我没有确凿的证据证明这是构造每个数组的方式。有人知道在哪里可以找到此信息吗？

Answer 1

来自tree.pyx：

    def class Tree:
    """Array-based representation of a binary decision tree.
    The binary tree is represented as a number of parallel arrays. The i-th
    element of each array holds information about the node `i`. Node 0 is the
    tree's root. You can find a detailed description of all arrays in
    `_tree.pxd`. NOTE: Some of the arrays only apply to either leaves or split
    nodes, resp. In this case the values of nodes of the other type are
    arbitrary!

因此，节点[0]指的是根。要添加节点，它在叶子上使用拆分器类，该类可以基于杂质改进程度更大的叶子来拆分节点，也可以采用深度优先拆分。我没有研究将节点添加到并行中的顺序，但是我猜测是按照创建它们的顺序添加它们，如果树按杂质顺序排序，这将类似于“预先横向”改进。