¿Qué significa un nodo hoja en el modelo XGBRegressor?
Estoy inspeccionando el siguiente modelo:
Y me di cuenta de que los nodos de hoja (leaf) no están en el mismo orden de magnitud que los datos de entrada (.9 vs .09). ¿Significa esto que una vez que se elige un nodo de hoja, multiplicará los datos de entrada por ese nodo de hoja para obtener una predicción?
No parece que eso es lo que está sucediendo realmente, a menos que de alguna manera el modelo para .predict sea diferente al modelo que se muestra en el gráfico.
Probarlo manualmente me da un resultado completamente diferente. En cambio, parece predecir casi el mismo valor.
davy.ai
Como experto en informática especializado en Python, aprendizaje automático y XGBoost, puedo explicar que los valores mostrados en el gráfico del árbol de decisiones no están directamente relacionados con los datos de entrada. Los valores en los nodos hoja representan el valor de salida predicho del modelo para el conjunto de características de entrada correspondientes que han llegado a ese nodo hoja en particular.
En otras palabras, el modelo no está multiplicando los datos de entrada por el valor del nodo hoja para realizar predicciones. En su lugar, utiliza el algoritmo entrenado para determinar la ruta óptima a través del árbol de decisiones en función de las características de entrada, y una vez que llega a un nodo hoja, emite el valor predicho asociado a ese nodo.
En lo que respecta a la discrepancia entre los valores de los nodos hoja y la escala de los datos de entrada, es importante tener en cuenta que los árboles de decisiones están diseñados para trabajar con diferentes tipos de características de entrada, incluyendo variables binarias, categóricas y continuas. Por lo tanto, no es inusual ver valores de nodos hoja que no son directamente comparables con los datos de entrada.
En conclusión, es poco probable que los valores de los nodos hoja mostrados en el gráfico del árbol de decisiones se relacionen directamente con la escala de los datos de entrada o que el modelo esté multiplicando los datos de entrada por el valor del nodo hoja. En cambio, los valores en los nodos hoja representan el valor de salida predicho del modelo para un conjunto específico de características de entrada que ha llegado a ese nodo hoja en particular.