Gini imputy不纯度好的例子

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原文链接：https://victorzhou.com/blog/gini-impurity/

博客内容仅提供了一个链接https://victorzhou.com/blog/gini-impurity/ ，推测可能与基尼不纯度相关信息技术知识有关，但无更多关键信息。
Gini Impurity（基尼不纯度）
05-15 319
基尼不纯度：衡量集合的无序程度，有放回抽样两次，两次样本标签不同的概率。
数据挖掘与分析：完成决策树指标计算，读取数据集，分别计算每一列的信息增益、信息增益比以及gini不纯度
qq_66187467的博客
04-19 687
上述代码片段中计算Gini不纯度是针对整个数据集而并非单个特征的每个值，如果要为每个特征的每个唯一值计算Gini不纯度，需要修改上面的gini_impurities字典推导式。另外，由于数据集的不确定性，代码需要随时根据具体情况进行调整。为了完成如题所述要求，我们需要编写一些代码来加载数据，然后实现计算信息增益、信息增益比和Gini不纯度的函数。而计算这些指标通常涉及决策树算法的内部逻辑，scikit-learn库提供了决策树实现，但并未直接提供计算这些指标的函数。因此，我们需要自己编写这些计算逻辑。
决策树与熵、Gini不纯度计算
imyangjianwei的专栏
06-22 4309
要使用决策树，就必须计算不纯度，计算公式有熵和基尼不纯度 熵和基尼不纯度计算公式为： [img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0098/3496/7248ded5-a3b7-3f10-8e10-62dec99ef209.jpg[/img] 举个例子，假设有样本： [table] ||A1|A2| |B1|2|8| ...
【R语言】洛伦兹曲线和基尼系数计算
qq_41202532的博客
08-31 5124
数据框“global_df”的形式为： load("global_df.Rdata") load("bs_df.Rdata") library(ggplot2) library(gridExtra) p_g<-ggplot(data=global_df)+theme_bw()+theme( panel.grid =element_blank(), title = element_text(size=11,fa
决策树中基尼不纯度初步理解
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信息熵与Gini不纯度
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http://blog.youkuaiyun.com/shisibushiba/article/details/508030921、信息熵 信息论中的信息量和信息熵。 信息量： 信息量是对信息的度量，就跟温度的度量是摄氏度一样，信息的大小跟随机事件的概率有关。 例如： 在哈尔滨的冬天，一条消息说：哈尔滨明天温度30摄氏度，这个事件肯定会引起轰动，因为它发生的概率很小（信息量大）。日过是夏天，“明天温度3
基尼不纯度(Gini impurity)
Kola_Abner
09-19 4441
决策树是一种简单的机器学习方法。决策树经过训练之后，看起来像是以树状形式排列的一系列if-then语句。一旦我们有了决策树，只要沿着树的路径一直向下，正确回答每一个问题，最终就会得到答案。沿着最终的叶节点向上回溯，就会得到一个有关最终分类结果的推理过程。决策树：1234567 class decisionnode:  def __init__(self,col=-1,value=None,resul
熵 互信息 Gini指数 和 不纯度
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在学习决策树类的算法时，总是绕不开 信息熵、Gini指数和它们相关联的概念，概念不清楚，就很难理解决策树的构造过程，现在把这些概念捋一捋。 信息熵 信息熵，简称熵，用来衡量随机变量的不确定性大小，熵越大，说明随机变量的不确定性越大。计算公式如下： 考虑二元分布的情况，当取2为对数底时，可以得到如下的函数曲线。可以看到，当p=0.5时，不确定性最大，熵的值是1，也最大，当p=0或1时，没有...
信息熵与Gini不纯度(转)
songhao的专栏
03-03 868
1、信息熵 信息论中的信息量和信息熵。 信息量： 信息量是对信息的度量，就跟温度的度量是摄氏度一样，信息的大小跟随机事件的概率有关。 例如： 在哈尔滨的冬天，一条消息说：哈尔滨明天温度30摄氏度，这个事件肯定会引起轰动，因为它发生的概率很小（信息量大）。日过是夏天，“明天温度30摄氏度”可能没有人觉得是一个新闻，因为夏天温度30摄氏度太正常了，概率太大了（信息点太小了） 从这个例子...
Gini不纯度特征排序代码
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在机器学习中，Gini不纯度是衡量数据集纯度的一个指标，常用于决策树和基于树的模型（如随机森林、XGBoost）中的特征分裂。通过计算每个特征在分裂时对Gini不纯度的减少量，可以评估其重要性。以下是一个使用 `...
决策树的Gini不纯度是如何计算的
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决策树的Gini不纯度是基于样本的概率分布计算的，它表示从样本集合中随机抽取两个样本，其类别不一致的概率。具体地，对于一个二分类问题，Gini不纯度可以用如下公式计算： $$Gini(p) = 1 - p_1^2 - (1-p_1)^2$$ ...
决策树Gini指数 心脏病例子（附Python代码实现）
画地为牢的博客
06-28 3911
0. 介绍 Gini index: CART决策树使用“基尼指数”(Gini index)来选择划分属性。 数据集D的纯度可用基尼值来度量： 直观来看，Gini(D)反映了从数据集D中随机抽取两个样本，其类别标记不一致的概率（二分类）。因此，Gini(D)越小， 则数据集D的纯度越高。 总结：Gini指数越大则表示数据越不纯，Gini越小表示数据相对越纯。 属性a的基尼指数定义为： 于是，我们在选择划分属性时，选择那个使划分后Gini系数最小的属性作为最优划分属性。 1. 心脏病例子： 收集数据：
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