【机器学习】【决策树】CART算法，用样本集一步一步详解如何求：基尼指数，最优特征，最优切分点

计算类算法使用数据数据一步一步计算，最能形象化理解算法，也容易掌握。如果不懂基尼指数定义，可以百度。

下面以常用的贷款申请样本数据表为样本集，通过数学计算来讲解基尼指数的计算方法和过程。

1.样本数据集合D

样本集简介：

    样本集有15个example样本

    每个样本有4个特征(年龄age，是否工作work，是否有房子house，信用情况credit)，1个分类结果refuse或者agree

    age取值集合     ={youth, mid, elder}

    work取值集合   ={no, yes}

    house取值集合 = {no, yes}

    credit取值集合 = {common, good, excellent}

    class取值集合   = 申请贷款结果集合 = {refuse, agree}

ID	age	work	house	credit	class
1	youth	no	no	common	refuse
2	youth	no	no	good	refuse
3	youth	yes	no	good	agree