既能做分類,又能做回歸。分類:基尼值作為節點分類依據。回歸:最小方差作為節點的依據。 節點越不純,基尼值越大,熵值越大 pi表示在信息熵部分中有介紹,如下圖中介紹 方差越小越好。 選擇最小的那個0.3 ...
Python實現CART 基尼指數 運行環境 Pyhton treePlotter模塊 畫圖所需,不畫圖可不必 matplotlib 如果使用上面的模塊必須 計算過程 輸入樣例 代碼實現 輸出樣例 附加文件 treePlotter.py 需要配置matplotlib才能使用 ...
2016-02-03 18:20 1 7466 推薦指數:
既能做分類,又能做回歸。分類:基尼值作為節點分類依據。回歸:最小方差作為節點的依據。 節點越不純,基尼值越大,熵值越大 pi表示在信息熵部分中有介紹,如下圖中介紹 方差越小越好。 選擇最小的那個0.3 ...
基尼指數(Gini不純度)表示在樣本集合中一個隨機選中的樣本被分錯的概率。 注意:Gini指數越小表示集合中被選中的樣本被參錯的概率越小,也就是說集合的純度越高,反之,集合越不純。當集合中所有樣本為一個類時,基尼指數為0. 基尼指數的計算方法為:其中,pk表示樣本屬於第k個類別的概率 舉例 ...
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討論這個話題。本文想討論的是決策樹中兩個非常重要的決策指標:熵和基尼指數。熵和基尼指數都是用來定義隨機 ...
ID3、C4.5和CART三種經典的決策樹模型分別使用了信息增益、信息增益比和基尼指數作為選擇最優的划分屬性的准則來構建決策樹。以分類樹來說,構建決策樹的過程就是從根節點(整個數據集)向下進行節點分裂(划分數據子集)的過程,每次划分需要讓分裂后的每個子集內部盡可能包含同一類樣本。信息增益和信息增益 ...
1 概念 CART決策樹使用"基尼指數" (Gini index)來選擇划分屬性,分類和回歸任務都可用。 基尼值Gini(D):從數據集D中隨機抽取兩個樣本,其類別標記不一致的概率 Gini(D)值越小,數據集D的純度越高。 2 計算 數據集 D ...
基尼系數是指國際上通用的、用以衡量一個國家或地區居民收入差距的常用指標。基尼系數介於0-1之間,基尼系數越大,表示不平等程度越高。 收入基尼系數 其具體含義是指,在全部 居民收入中,用於進行不平均分配的那部分收入所占的比例。基尼系數最大為“1”,最小等於“0”。前者表示居民之間的收入分配 ...
概念 基尼系數是指國際上通用的、用以衡量一個國家或地區居民收入差距的常用指標。基尼系數介於0-1之間,基尼系數越大,表示不平等程度越高。 通用計算方法 赫希曼根據洛倫茨曲線提出的判斷分配平等程度的指標。設實際收入分配曲線和收入分配絕對平等曲線之間的面積為A,實際收入分配 ...