原文:Python實現CART(基尼指數)

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:

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決策樹3:指數--Gini index(CART

既能做分類,又能做回歸。分類: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,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 ...

Sat May 01 05:52:00 CST 2021 0 367
決策樹-指數

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,指數為0. 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 ...

Tue Jan 12 05:57:00 CST 2021 0 1770
決策樹中的熵和指數

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:熵和指數。熵和指數都是用來定義隨機 ...

Mon Oct 22 17:42:00 CST 2018 0 8538
信息增益、信息增益比、指數的比較

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 ...

Sun Jun 07 07:08:00 CST 2020 0 2341
決策樹算法2-決策樹分類原理2.4-值和指數

1 概念 CART決策樹使用"指數" (Gini index)來選擇划分屬性,分類和回歸任務都可用。 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 ...

Thu Sep 23 00:29:00 CST 2021 0 389
指數——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。系數介於0-1之間,系數越大,表示不平等程度越高。

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。系數介於0-1之間,系數越大,表示不平等程度越高。 收入系數 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。系數最大為“1”,最小等於“0”。前者表示居民之間的收入分配 ...

Fri Nov 30 23:20:00 CST 2018 0 1283
系數

概念   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。系數介於0-1之間,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 ...

Sat Aug 11 07:27:00 CST 2018 0 1408
 
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