DOC Adds example for RandomTreesEmbedding
@@ -2189,6 +2189,20 @@ class RandomTreesEmbedding(BaseForest):
estimators_ : list of DecisionTreeClassifier
The collection of fitted sub-estimators.
+ Examples
+ --------
+ >>> from sklearn.ensemble import RandomTreesEmbedding
+ >>> X = [[0,0], [1,0], [0,1], [-1,0], [0,-1]]
+ >>> random_trees = RandomTreesEmbedding(
+ ... n_estimators=5, random_state=0, max_depth=1).fit(X)
+ >>> X_sparse_embedding = random_trees.transform(X)
+ >>> X_sparse_embedding.toarray()
+ array([[0., 1., 1., 0., 1., 0., 0., 1., 1., 0.],
+ [0., 1., 1., 0., 1., 0., 0., 1., 1., 0.],
+ [0., 1., 0., 1., 0., 1., 0., 1., 0., 1.],
+ [1., 0., 1., 0., 1., 0., 1., 0., 1., 0.],
+ [0., 1., 1., 0., 1., 0., 0., 1., 1., 0.]])
+
References
----------
.. [1] P. Geurts, D. Ernst., and L. Wehenkel, "Extremely randomized trees",
