本文介绍了基尼系数的概念及其在经济学、社会学和机器学习中的应用，特别是在衡量分类模型纯度和特征重要性上的作用。通过Python示例代码展示了如何使用NumPy和Scikit-learn库计算基尼系数，帮助理解这一概念。
基尼系数是衡量不平等程度的一种常用指标，常被应用于经济学、社会学和机器学习等领域。在机器学习中，基尼系数常用于衡量分类模型的纯度和特征的重要性。本文将介绍基尼系数的概念，并提供使用Python计算基尼系数的示例代码。
基尼系数是在0到1之间的值，其中0代表完全平等的分布，而1代表完全不平等的分布。在分类问题中，基尼系数衡量了从给定数据集中随机选择两个样本，其类别标签不一致的概率。基尼系数越接近于0，说明数据集的纯度越高，而接近于1则表示数据集的不平等程度越高。
在Python中，我们可以使用NumPy和Scikit-learn库来计算基尼系数。下面是一个计算基尼系数的示例代码：
import numpy as np
from sklearn.metrics import pairwise_distances
def gini_coefficient(labels)
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