基尼不纯度示例代码

于 2021-08-14 17:22:55 发布
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分类专栏： 李航统计学系方法系列
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如何计算 R 中的基尼系数（附示例）
Mrrunsen的博客
06-22 2777
以意大利统计学家Corrado Gini命名，基尼系数是衡量人口收入分配的一种方法。基尼系数的值在 0 到 1 之间，值越高代表收入不平等越大，其中：0代表完全的收入平等（每个人的收入都一样） 1代表完全的收入不平等（一个人拥有所有收入） 您可以在此处找到按国家/地区列出的基尼系数列表。以下示例显示了使用DescTools包中的Gini()函数计算 R 中的基尼系数的两种方法。示例 1：使用个人收入计算基尼系数假设我们有以下 10 个人的年收入列表：收入：5 万美元、5 万美元、7 万美元、7 万美元、7
基尼系数的计算原理
Walk More Slowly
03-22 6590
理论 基尼指数（ Gini Index ）是20世纪初经济学家基尼定义的指标，最为知名的应用是考察居民收入的差异情况。 居民收入的情况符合幂指函数（ Power Law ）分布，最直观（但非准确）的理解就是 80/20 原则，也就是 20%的人拥有了 80% 的人的财富。用公式表示就是 描述了是收入靠后 %x 的人所拥有的收入总和占所有人收入总和的比例 f(x) 的关系。
机器学习基础（五十）—— Gini Impurity（基尼不纯度）与香浓熵（Shannon Entropy））
hftytf的博客
01-30 632
机器学习基础（五十）—— Gini Impurity（基尼不纯度）与香浓熵（Shannon Entropy））
决策树
touchmybody的专栏
03-16 1378
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： 1 2 3 4 5 6 7 class 
matlab画基尼系数,Dagum基尼系数分解的MATLAB程序代码(更新)
weixin_35969257的博客
03-17 3095
很多同学在初次使用Dagum基尼系数法做研究时苦于找不到计算软件，手动计算又耗时费力。去年写论文时，参考Dagum(1997)论文中提供的算例，自己编写了一个MATLAB版的计算程序，在这里分享给大家。转载和使用请注明出处！一、Dagum基尼系数分解简介1、总体基尼系数2、子群内部基尼系数3、子群内差异对总体基尼系数的贡献4、子群h和子群j之间的基尼系数5、子群间净值差距对总体基尼系数的贡献度6、...
一段求解基尼系数的matlab代码
10-31
一段关于基尼系数的求解代码在matlab中运行 一段关于基尼系数的求解代码在matlab中运行
基尼不纯度(随机森林)
baidu_32542573的博客
06-10 6532
基尼不纯度：从一个数据集中随机选取子项，度量其被错误的划分到其他组里的概率。(书上解释) 一个随机事件变成它的对立事件的概率（简单理解） 计算公式:(fi为某概率事件发生的概率) 下图是相关曲线图，可以参考数据挖掘导论的98页： 从上图可以看出，基尼系数和熵之半的曲线非常接近，仅仅在45度角附近误差稍大。因此，基尼系数可以做为熵模型的一个近似替代。 讲解案例： 一个随...
基尼不纯度公式
最新发布
05-05
#### 示例代码实现 以下是基于 Python 的简单实现，展示如何计算单个节点以及整个分裂后的加权基尼不纯度： ```python def gini_impurity(labels): from collections import Counter count = Counter(labels) ...
如何使用Python的sklearn库来训练一个决策树分类模型，并通过基尼不纯度作为分裂标准？请提供详细的实现步骤和代码示例。
11-11
以上代码展示了如何使用sklearn库来训练一个决策树模型，其中使用基尼不纯度作为分裂标准。通过`DecisionTreeClassifier`类，我们可以轻松构建模型，并通过`fit`方法训练模型，最后通过`predict`方法预测测试集结果...
【决策树深度解读】：西瓜分类中的信息增益与基尼不纯度解析
本文首先介绍了决策树的基本概念与应用场景，随后深入探讨了信息增益和基尼不纯度两种常见的分割标准及其计算方法，并分析了它们在决策树构建中的实际应用和优缺点。通过西瓜分类案例分析，展示了决策树模型的构建、...
【CART模型数学基础】基尼不纯度计算：分类问题的决策标准
[【CART模型数学基础】基尼不纯度计算：分类问题的决策标准](https://img-blog.csdnimg.cn/270834ecb47d4c3eb19d6523aac1c9ee.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1...
决策树中基尼不纯度初步理解
JJBOOM425的博客
04-23 1万+
基尼不纯度
人工智能入门-R语言数据分析与数62
人工智能讲师分享前沿技术
04-19 402
不纯度的度量 ßGini系数：是一种与信息熵类似的做特征选择的方式，可以用来衡量数据的不纯度。Gini系数的计算方式如下： ß信息增益（Info Gain）用于ID3 ßGini用于CART ß信息增益率（Info Gain Ratio）用于C4.5。 ID3算法思想描述 ß（a）对当前例子集合，计算属性的信息增益； ß（b）选择信息增益最大的...
基尼指数（Gini Impurity）的理解和计算
热门推荐
weixin_41855010的博客
11-29 5万+
一、基尼指数的概念 基尼指数（Gini不纯度）表示在样本集合中一个随机选中的样本被分错的概率。 注意：Gini指数越小表示集合中被选中的样本被参错的概率越小，也就是说集合的纯度越高，反之，集合越不纯。当集合中所有样本为一个类时，基尼指数为0. 二、基尼系数的计算公式 基尼指数的计算公式为： 三、计算示例 我们分别来计算一下决策树中各个节点基尼系数： 以下excel表格记录了Gini系数的计算过程。 我们可以看到，GoodBloodCircle的基尼系数是最小的，也就是最不容易犯错误，因此我们应该把这个
机器学习~决策树
夫唯不争，故天下莫能与之争。
04-18 761
决策树是什么？ 决策树是一种常见的机器学习算法，它的思想十分朴素，类似于我们平时利用选择做决策的过程。类似流程图的结构，每个节点都可以进行判断，然后进入不同得决策子树中，直至到达叶子节点。 比如在相亲中，我们要判断是否要见对方，通常会根据几个衡量标准来做出决策，生成的决策树图如下所示： 通过上面例子，我们可以得出两个比较核心的问题： 1. 我们应该选择什么作为划分特征，即年龄、长相、收...
决策树与熵、Gini不纯度计算
imyangjianwei的专栏
06-22 4265
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| ...
2.3决策树之基尼系数
军军的专栏
02-08 4万+
在CART里面划分决策树的条件是采用Gini Index，定义如下： gini(T)=1−sumnj=1p2j 其中，( p_j )是类j在T中的相对频率，当类在T中是倾斜的时，gini(T)会最小。 将T划分为T1（实例数为N1）和T2（实例数为N2）两个子集后，划分数据的Gini定义如下： ginisplit(T)=fracN1Ngini(T1)+fracN2Ngini(T2)
不纯度值 节点取值
java
06-20 768
https://www.cnblogs.com/hsydj/p/5853954.html
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