决策树-基尼指数
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. 基尼指数的计算方法为：其中，pk表示样本属于第k个类别的概率 举例 ...
原文：决策树中的熵和基尼指数
决策树是一种很基本的分类与回归方法，但正如前面博文机器学习排序算法：RankNet to LambdaRank to LambdaMART中所讲的LambdaMART算法一样，这种最基本的算法却是很多经典 复杂 高效的机器学习算法的基础。关于什么是决策树，网上一搜就会有很多博客文章，所以本文并不想讨论这个话题。本文想讨论的是决策树中两个非常重要的决策指标：熵和基尼指数。熵和基尼指数都是用来定义随机 ...
2018-10-22 09:42 0 8538 推荐指数：
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