DeciestReeClassifier, почему сумма значений неверна? ⇐ Python

[Anonymous]

Я визуализировал свое решение, и я заметил, что сумма образцов неверна или по -разному сформулирована, значение «значение» не соответствует значению образцов (скриншот)? Я неверно истолковываю свое решение? Я думал, что если получить 100 образцов в моем узле и 40 - это правда, а 60 - ложные, я получил в следующем узле 40 (или 60), которые снова делятся ... < /p>

Код: Выделить всё

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import tree
tree1=DecisionTreeClassifier(criterion="entropy",max_features=13,max_leaf_nodes=75,min_impurity_decrease=0.001,min_samples_leaf=12,min_samples_split=20,splitter="best",max_depth=9)

tree1.fit(X_train,y_train)
feature_names=Daten.drop("Abwanderung_LabelEncode",axis=1).columns
class_names=["Keine Abwanderung","Abwanderung"]
fig = plt.figure(figsize=(25,20))
_ = tree.plot_tree(tree1,
feature_names=feature_names,
class_names=class_names,
rounded=True,
filled=True)

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/668 ... lues-wrong