经济学上的基尼指数首先我们来理解基尼系数的含义什么是基尼系数？在经济学中，基尼系数是用来衡量一个国家或地区居民收入差距的常用指标。我们先来看一个收入分配绝对平等的高度理想状态：图中的曲线称为洛伦兹曲线，横坐标表示累计人口百分比，纵坐标表示累计收入百分比。当累计人口百分比和累计收入百分比成1:1的线性关系时，洛伦兹曲线为一条直线，此时表示前20%的人获得20%的收入，前40%的人获得前40%的收入.
决策树分类的应用场景非常广泛，在各行各业都有应用，比如在金融行业可以用决策树做贷款风险评估，医疗行业可以用决策树生成辅助诊断，电商行业可以用决策树对销售额进行预测等。 案例：泰坦尼克号乘客的生存预测 sklearn中只实现了ID3与CART决策树， 其中有一个参数是criterion，意为标准。它决定了构造的分类树是采用ID3分类树，还是CART分类树，对应的取值分别是entropy或者gini：
1.基本介绍均衡度：使用洛伦兹曲线计算基尼系数，基尼系数代表均衡度，系数值越大证明越不均衡度，值约小证明越均衡。【例：拿贫富差距人口收入举例，将累计人口百分比作X轴，累计收入百分比作Y轴，绘制贫富差距洛伦兹曲线如下图，使用面积法计算：基尼系数=A面积/（A面积+B面积）】（这里基尼系数不会大于1，也不会小于零）。2.使用场景（一）职权履行均衡度假设某执法单位有职权2000项，按照职权触发次数由低到
衡量收入差距的最经典指标就是——基尼系数 基尼系数（英文：Gini index、Gini Coefficient）是指国际上通用的、用以衡量一个国家或地区居民收入差距的常用指标。基尼系数最大为“1”，最小等于“0”。基尼系数越接近0表明收入分配越是趋向平等。国际惯例把0.2以下视为收入绝对平均，0.2-0.3视为收入比较平均；0.3-0.4视为收入相对合理；0.4-0.5视为收入差距较大，当基尼系
机器学习——CRAT算法1、CART算法引入1.1 从ID3算法到CART算法在之前的文章机器学习——决策树(ID3)算法，我们主要介绍了使用信息增益来构建决策树的算法。在ID3算法中，我们使用信息增益来选择特征，信息增益大的优先选择，通过信息增益的计算公式我们不难看出，信息增益的计算会涉及到大量的对数计算，计算量大，并且在计算的过程中容易丢失信息，那么我们应该如何对此进行改进呢？这里我们介绍CR
目录1.简介2.程序设计思路3.程序代码4.测试样例1.简介采用表格形式的单纯形方法类似的解题步骤，用python编程实现，该程序以最小化问题的求解过程为方法，做到输入约束条件以及初始判别数（当目标函数为最小化问题时，输入值为目标函数系数的相反数；当目标函数为最大化问题时，输入值为目标函数系数），输出单纯形表和最优解以及最优值2.程序设计思路表格形单纯形法（以极小化为例）的步骤：选取基变量（找单位
基尼指数和信息熵都是用来描述系统混乱度的量 数学形式不一样，干的事是一样的不纯度（impurity）--GINI系数：（不纯度就是混乱度） 公式 例子（与信息熵干的是一件事）决策树模型理解二、决策树的学习（训练）过程 一棵决策树的生成过程主要分为以下3个部分: 特征选择：特征选择是指从训练数据中众多的特征中选择一个特征作为当前节点的分裂标准，如何选择特征有着很多不同
今天以周志华老师的西瓜为例，复盘一下三种决策树算法。 文章目录信息增益（ID3算法）信息增益比率（C4.5算法）基尼指数（CART算法） 数据： 信息增益（ID3算法）信息熵表示信息的混乱程度，熵越大数据越混乱。分类的目的是为了使同一类别的数据尽可能“纯净”，因此追求尽量小的信息熵。 信息增益表示分类前后信息熵的差值。分类前信息熵是定值，分类后信息熵越小，信息增益越大。因此我们追求尽量大的信息增
本次学习主要基于《统计学习方法》一书。一、Gini指数1.定义Gini指数（基尼指数）：表示在样本集合中一个随机选中的样本被分错的概率。 Gini指数越小表示集合中被选中的样本被分错的概率越小，也就是说集合的纯度越高，反之，集合越不纯。即基尼指数（基尼不纯度）= 样本被选中的概率 * 样本被分错的概率，表达式如下所示：表示选中的样本属于k类别的概率，则这个样本被分错的概率是()，样本集合中有K个类
之前的篇章把各种Fibonacci数列的基本算法讨论过了那么是否可以做到更快呢，有什么加速手段这篇来说下首先第一个手段是改进算法的加速16. 快速平方的矩阵解法矩阵法虽然跟二进制模幂解法时间复杂度一样，可算第100万项斐波那契数用时是二进制模幂解法的10倍。这是因为这算法的时间常数项大里面用到了矩阵乘法，通用矩阵乘法算法的时间复杂度是阶数n的O(n^3)。也就是对一个二阶矩阵，分解步骤中有8次乘法
基尼系数是指国际上通用的、用以衡量一个国家或地区居民收入差距的常用指标。基尼系数介于0-1之间，基尼系数越大，表示不平等程度越高。收入基尼系数 其具体含义是指，在全部
居民收入中，用于进行不平均分配的那部分收入所占的比例。基尼系数最大为“1”，最小等于“0”。前者表示居民之间的收入分配绝对不平均，即100%的收入被一个单位的人全部占有了；而后者则表示居民之间的收入分配绝对平均，即人与
基尼系数（Gini index）反映的是从数据集D中随机选取两个样本，其类别标记不一致的概率。因此，基尼系数越小，数据纯度越高。Gini(D)=1−∑k=1∣γ∣pk2.Gini(D)=1-\sum_{k=1}^{|\gamma|}{p_k^2}.Gini(D)=1−∑k=1∣γ∣pk2....
原创
2022-10-31 16:07:33
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中国的收入差距到底有多大？昨天，西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心在北京发布了最新研究成果。2010年中国基尼系数为0.61，此为中国非官方研究机构的首次公布。 基尼系数由意大利经济学家基尼(1884-1965)于1912年提出，是国际上用来综合考察居民内部收入分配差异状况的一个重要分析指标。它是一个比值，数值在0和1之间。基尼指数的数值越低，表明财富在社会成员之间的分配越均匀。此次公布
基尼系数 上一篇博客主要使用信息熵这样的方式对决策树每一个节点上相应的数据进行一个划分，然后一点一点构建出一颗决策树来。其实我们还可以使用另外一个指标对我们的决策树每个节点的数据进行划分，这个指标就是基尼系数。 基尼系数的计算比信息熵简单很多，公式如下： 我们还是使用几个小例子观察求出来的结果是怎样的。 如果数据分成三类，每类所占比例均是 1/3，那么基尼系数为：
第一、什么是决策树？ 简单来说就是用于解决分类问题的算法。 第二、什么是基尼指数？ 是用于划分属性纯度
基尼指数GinipGini(p)Ginip表示从数据集中随机抽取两个样本，它们类别标记不一致的概率。GiniD∑k1Kpk1−pk1−∑k1Kpk2GiniDk1∑Kpk1−pk1−k1∑Kpk2其中，pkp_kpk表示类别 ( k ) 在数据集 ( D ) 中的比例。基尼指数的取值范围在01[0, 1]01。
1.背景介绍数据挖掘(Data Mining)是指从大量数据中发现新的、有价值的信息和知识的过程。数据挖掘算法是用于实现这个过程的计算机科学算法。随着数据量的增加，数据挖掘算法的复杂性也不断提高，从而产生了许多不同的算法。本文将介绍数据挖掘算法的基本概念、核心算法、实例代码和未来发展趋势。2.核心概念与联系2.1数据挖掘的主要任务数据挖掘主要包括以下几个任务：分类(Classification)：
目录基尼指数一、基尼指数简介基尼指数一、基尼指数简介基尼指数（gini coefficient）代表了模型的不纯度，基尼指数越小，则不纯度越低；基尼指数越大，则不纯度越高，这和信息增益比是相反的。假设一个训练集有\(K\)个类别，样本属于第\(k\)个类别的概率为\(p_k\)，则它的基尼指数为\[G(p) = \sum_{k=1}^K p_k (1-p_k) = 1 - \sum_{k=1}^K
原创
2021-04-16 11:31:42
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2020-12-10 23:12:00
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随机森林算法及其实现算法理解随机森林就是通过集成学习的思想将多棵决策树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。这里随机的意思涉及到了另一个思想，也就是 Bagging 思想。Bagging 是 bootstrap aggregating 的简写，又称为装袋算法，是一种有放回的抽样方法，目的是为了得到统计量的分布以
