牛客题解 | 实现一组类别的基尼不纯度计算

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基尼不纯度是一种衡量分类模型性能的指标，常用于决策树的剪枝。其计算公式为：
$$Gini=1-\sum _{i=1}^n{p}_i^2$$
其中，$p_i$ 是每个类别的概率。

标准代码如下

def gini_impurity(y: list[int]) -> float:
    classes = set(y)
    n = len(y)
    gini_impurity = 0
    for cls in classes:
        gini_impurity += (y.count(cls)/n)**2

    return round(1-gini_impurity,3)