基尼gini系数-决策树

最新推荐文章于 2025-07-02 18:31:30 发布
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博客指出CART树在进行分割时，采用的是基尼系数，而非信息增益，这是关于CART树分割方式的关键信息。

CART树采用基尼系数分割，而不是信息增益。
在这里插入图片描述

决策树中的基尼指数
2301_82143894的博客
03-18 2224
在决策树中，基尼指数（Gini Index），也叫基尼不纯度（Gini Impurity），是一个用来衡量数据集“纯度”的指标。在决策树中，基尼指数是一个快速、有效的工具，用于衡量节点的不纯度并指导分割。每次分裂时，算法通过比较不同特征的基尼增益，找到最优分割点，最终构建一棵能高效分类的树。选择最佳分割：尝试每个特征的每个可能分割点，计算分割后子节点的基尼指数加权平均（称为基尼增益），选择增益最大的分割。如果其他特征的分割带来的基尼增益更大，决策树会选择那个特征。
决策树之基尼系数
csefrfvdv的博客
07-30 1万+
在决策树中，除了用似然估计推导出的信息熵损失函数之外，还有一个基尼系数 怎么理解呢？针对一个贷款人员是否违约的二分类问题，我们来描述一下 对于一个用户A，假如我们的模型预测出他违约的概率为p，则不违约的概率为1-p。这时我们就可以认为该用户的GINI系数为p(1-p)当p=0.5时，p(1-p)最大，此时用户有一半的概率违约，一半的概率不违约，这等于废话，说明模...
gini系数 决策树_机器学习——Decision Trees 决策树
weixin_39742392的博客
12-01 972
Decision Trees 决策树Created: Apr 14, 2020 5:28 PM什么是决策树？决策树以树的结构形式来构建分类或者回归模型。树的决策从根(开始)到叶节点。决策树易于过度拟合，可以使用剪枝来简化模型。假如我们要编写一个APP 推荐引擎，我们的任务是根据现有的数据，向人们推荐他们最有可能下载的APP，左边的表格是六个人的数据，性别、职业、和他们下载的APP。我们可以建立下图...
python决策树建模_python小白之路：第十七章 决策树模型
weixin_39807896的博客
12-05 787
决策树1 什么是决策树生活中我们经常会遇到需要进行决策的事情，而在得到最终决定的过程中，我们通过一些策略或方法来进行判断，并不断思考，最终得到一个判断或结论。决策树是一种树形结构，可以把我们进行决策的过程直观表示出来。从根结点出发，自上而下，对样本数据进行分类，其中内部结点表示一个特征或属性，叶结点代表着最终样本被归到的某一个类别。1.1 栗子假设HR筛选简历以年龄(中年、青年)、学历(本科、研究...
经典ML之决策树 Decision Tree
Rocket,Qian的博客
08-14 492
1.决策树 Decision Tree 1.1 简介 决策树是一种基本的分类与回归方法。决策树的衍生算法有ID3, C4.5和C5.0等。它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布，其主要优点是模型具有可读性、分类速度快。决策树学习通常包括3个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。 定义：分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点（node)和有向边（directed edge)组成。结点有两种类型：内部节点（internal node
用Gini基尼系数，徒手‘种’出一棵决策树（含完整案例+手算）
MoSTChillax的博客
06-29 1460
本文介绍了决策树中的Gini系数原理与应用。Gini系数(0-1)衡量数据集纯度，值越低表示分类越纯净。通过Gini Index计算属性划分后的加权平均纯度，选择最优划分属性。以贷款审批为例，逐步计算年龄、收入等属性的Gini Index，确定"收入水平"为最佳根节点（Gini=0.1665）。决策树构建遵循整体最优原则，允许牺牲个别样本准确性以保证泛化能力。关键点包括：Gini系数定义、属性划分评估方法、决策树的构建逻辑和泛化特性。
【深度学习-基尼值与基尼系数增益构建决策树】
zhangqw1013的博客
12-05 4742
在决策树排序过程中，可以根据基尼值和基尼系数增益来确定哪些特征需要先决策、哪些后决策，构建一棵最有的决策树。本文主要介绍了如果使用基尼系数增益来构建决策树，针对相同系数增益的特征可以随意选择一种特征，当特征选择完成之后，需要根据已经重新分类的特征重新计算基尼系数，最终基于所有特征完成决策树的构建。
树类算法之---决策树Cart树Gini系数就算原理。
Ricky
05-23 1万+
1.介绍 ID3树与CART树的区别： ID3算法中，选择的是信息增益来进行特征选择，信息增益大的特征优先选择。 而在C4.5中，选择的是信息增益比来选择特征，以减少信息增益容易选择特征值多的特征的缺点。 但是无论是ID3还是C4.5，都是基于熵的模型，里面会涉及到大量的对数运算，能不能简化一下？ GINI系数的计算公式： 假设有数据集D，定义GINI指数： GINI(D)=&T...
gini系数 决策树_Spark MLlib 决策树算法
weixin_39621860的博客
12-22 464
一、决策树简介决策树是一个树结构，由节点和有向边组成。节点包括内部节点和叶子节点，内部节点表示一个特征或一个属性，叶子节点表示一个分类；有向边是对节点的属性判断。使用决策树进行决策的过程，就是从根节点，按照边上的条件判断，直到划分到叶子节点的分类。就像机器学习圣经《西瓜书》上，如何挑选一个好瓜一样的。那么问题来了，如何构建决策树呢？实际上就是如何选特征，对数据集进行不断的划分~二、决策树理论在当前...
【机器学习】决策树-Gini指数
热门推荐
Dong_ZH的博客
02-20 1万+
基尼系数也是一种衡量信息不确定性的方法，与信息熵计算出来的结果差距很小，基本可以忽略，但是基尼系数要计算快得多，因为没有对数。
决策树———用基尼系数建立决策树
qq_45489715的博客
03-26 1万+
第一、什么是决策树？ 简单来说就是用于解决分类问题的算法。 第二、什么是基尼指数？ 是用于划分属性纯度的一个工具（基尼指数越小，则纯度越高说明该属性越优） 公式如下 对于各种不同的属性来计它的基尼指数，然后来创建一棵决策树。 例如label=0和 label=1 都是5份的时候，每份的概率是0.5 使用基尼指数公式计算后，算出该属性的基尼指数为0.5 同理可得后面的两个例子，Gi...
机器学习——决策树算法原理及案例
weixin_34060741的博客
05-04 1万+
机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建，讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于 R 语言和 SPSS Modeler这两个工具，分别设计与实现了...
前端数据监控
越思考越清晰
09-16 974
有什么数据要收集的？ 收集完，怎么上报？ 上报完，各种数据怎么处理？
机器学习算法 22 决策树算法到集成学习思想（02 决策树常用的分裂条件基尼系数Gini、信息增益、信息增益率、MSE ）
weixin_41672684的博客
01-19 2735
1 总结： 决策树的生成说白了就是数据不断分裂的递归过程，每一次分裂，尽可能让类别一样的数据在树的一边，当树的叶子节点的数据都是一类的时候，则停止分裂 2 分割的条件 问题：分割的条件是什么？ 如下图所示，那种分割方式更好：怎样衡量？纯度 2.1 常用分裂条件： 对于分类问题： 常用的分割条件有 Gini系数，信息增益 信息增益率；分割的好坏一般采用 纯度进行度量。 对于回归问题：常用的分割条件是MSE 2.1.1 Gini系数（CART） 基尼系数是指国际上通用的、.....
决策树中的基尼系数推导
最新发布
qq_52152230的博客
07-02 1104
决策树中的基尼系数（Gini Index）是衡量数据不纯度（Impurity）的核心指标，用于决定特征分裂的优先级。假设一个节点中有 KK 个类别，第 kk 类样本的占比为 pkpk​。该值越大，说明当前节点的样本类别越混乱（越不纯）。为加权基尼系数，决策树分裂特征时，优先是找到使该值最小的分裂方式，：选择分裂特征时，优先选择能最大程度降低加权基尼系数的分裂方式。：某节点中有60个“苹果”、30个“香蕉”、10个“橘子”。：某节点中所有样本均为同一类（如100个样本全为“狗”）。
1.决策树
Mogul的博客
12-25 1810
决策树分类的思想类似于找对象。想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话：女孩决定是否见男孩的一个过程，就像一个树形结构，只不过是反正的树， 数学上或者机器学习里的树，根在最上方最上方的为树的根节点下面的都是子节点像下图的橙色的部分，下面在没有往下的结点的叫叶子节点如果一颗树每个节点下面最多只有两个节点就属于二叉树下图的就是一个非二叉树( 到收入下面有三个节点)上图完整表达了这个女孩决定是否见一个约会对象的策略，其中绿色节点表示判断条件橙色节点表示决策结果。
机器学习（四）——决策树
qq_61179907的博客
11-03 343
决策树是一种非参数的监督学习方法，通过对训练集数据学习，挖掘一定规则用于对新的数据集进行预测，通俗来说，是if-then决策集合。目的是使样本尽可能属于同一类别，分类更准确，通过递归选择最优特征对数据集进行分割，使每个子集都有一个最优分类过程。通过特征选择，选择最佳特征，将数据集分割成正确分类的子集。常用的特征选择及对应算法信息增益——ID3算法信息增益率——C4.5算法基尼系数——CART算法三个算法比较一览模型连续值缺失值ID3分类不支持不支持C4.5分类支持支持。
分类算法之决策树（Decision Tree）
clriszjgson的博客
02-19 3290
决策树，顾名思义，就是帮我们做出决策的树，生活中我们遇到各种各样的抉择，我们的决策过程就是一个树的模型，通过对一系列问题进行if/else的推导，最终实现相关决策例如：在选择瓜的时候我们认为色泽、根蒂、敲声是一个西瓜的三个特征，每次我们做出抉择都是基于这三个特征来把一个节点分成好几个新的节点，在我们的问题中，决策的内容是将结果分成两类， 即是（1）否（0）好瓜，这一智类决策问题被称为分类问题，决策树是一种简单的处理分类问题的算法。
抽取原理的案例_终于，这篇文章把决策树的原理讲明白了：熵、信息增益、基尼系数…（深度长文）...
weixin_39736007的博客
11-21 1545
决策树由一个根节点、若干个内部节点和叶节点构成，其中，叶节点对应决策结果，其他节点（根节点、内部节点）对应属性判断规则。决策树本质上是一层一层地根据条件递归做判断。决策树既可以应用于分类任务，也可用于回归任务，具体是用于分类任务还是回归任务，主要取决于目标变量的连续性。如果目标变量为离散变量，则为分类；如果目标变量为连续变量，则为回归。由于对应决策过程易于可视化、可同时应用于分类和回归任务、可处理...
gini基尼系数决策树
06-08
Gini指数是决策树中用于选择最优划分属性的一种方法。Gini指数衡量的是从样本集中随机抽取两个样本，其类别不一致的概率，即样本集合的不确定性。在决策树的节点上，计算每个属性的Gini指数，选择Gini指数最小的属性...
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