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3:基尼指数--Gini index（CART）
既能做分类，又能做回归。分类：基尼值作为节点分类依据。回归：最小方差作为节点的依据。 节点越不纯，基尼值越大，熵值越大 pi表示在信息熵部分中有介绍，如下图中介绍 方差越小越好。 选择最小的那个 . 代码： ...
2021-04-30 21:52 0 367 推荐指数：
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