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：决策树算法2-决策树分类原理2.4-基尼值和基尼指数
概念 CART决策树使用 基尼指数 Gini index 来选择划分属性，分类和回归任务都可用。 基尼值Gini D ：从数据集D中随机抽取两个样本，其类别标记不一致的概率 Gini D 值越小，数据集D的纯度越高。 计算 数据集 D 的纯度可用基尼值来度量: p k frac c k D ,D为样本的所有数量， c k 为第k类样本的数量。 基尼指数Gini index D ：一般，选择使划分 ...
2021-09-22 16:29 0 389 推荐指数：
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