基尼不纯度简介 - Gini Impurity
基尼不纯度Gini Impurity是理解决策树和随机森林分类算法的一个重要概念。我们先看看下面的一个简单例子 - 假如我们有以下的数据集 我们如何选择一个很好的分割值把上面的5个蓝点和5个绿点完美的分开呢？通过观察，我们选择分隔值x=2 如果我们选取x=1.5 ...
原文：基尼系数（Gini Impurity）的理解和计算
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 . 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 ...
2021-01-12 07:45 0 1139 推荐指数：
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