文章目录决策树的介绍CART决策树算法简介基尼指数CART决策树生成算法及Python代码实现 决策树的介绍决策树是以树的结构将决策或者分类过程展现出来，其目的是根据若干输入变量的值构造出一个相适应的模型，来预测输出变量的值。预测变量为离散型时，为分类树；连续型时，为回归树。 常用的决策树算法：算法简介ID3使用信息增益作为分类标准 ，处理离散数据，仅适用于分类树。CART使用基尼系数作为分类标
一、基尼系数是什么？1)定义 下面是摘自李航《统计学习方法》中基尼系数的定义，非常清晰。2)基尼系数有什么意义？ 我们可以先来看一组数据X的取值方案一方案二方案三方案四P的平方方案一方案二方案三方案四类别一0.90.50.40.2p1^20.810.250.160.04类别二0.10.50.30.2p2^2
Dagum系数分析Dagum基尼系数是传统基尼gini系数的升级，其可分解为组内系数、组间系数和超变密度系数，即Dagum =组内Gw +组间Gb + 超变密度Gt。组内Gw分别反映各地区内部水平的差距、组间Gb反映各地区之间水平的差距，以及超变密度Gt反映各地区交叉重叠现象，体现相对差距情况，Dagum基尼系数弥补了其他用于测度地区差距方法因无法解决考察数据存在交重叠现象的不足，能够更好地识别地
文章目录1.Crat算法(分类树)1.1基尼系数1.2连续型特征处理1.3CART算法1.5 举例说明1.5 代码2.回归树 1.Crat算法(分类树)1.1基尼系数CART是基于基尼(Gini)系数最小化准则来进行特征选择，生成二叉树。基尼系数代表了模型得不纯度，基尼系数越小，则不纯度越低，特征越好。这点和信息增益是相反的。在分类问题中，假设有K各类别，第k个类别概率为,则基尼系数的表达式为：
在前面我们学习了KNN是一种基本的分类和回归方法。今天我们继续来学习另一个也能进行分类和回归的方法——决策树（Decision Tree）。那么对此，决策树到底是如何做出决策的呢？请接下来往下看——思维导图（内容概览） 衡量标准对于一个统计学习方法，我们需要从模型+决策+算法逐步入手。但是在认识模型之前，特征的选取又是显得特别重要，在决策树法中，存在一些比较重要的概念，即
什么是机器学习？
机器学习：简单来说就是机器通过一系列任务从经验（数据）中学习并且评估效果如何。机器学习中很多地方都要根据目前的信息做出决策，信息熵主要是反应信息的不确定性，他的一个很重要的作用就是做决策时提供一定的判断依据，比如决策树根据熵来往下设置分支。
信息上实际反应的是一个信息的不确定度。在一个随机事件中，某个事件发生的不确定度越大，熵也越大，那么我们要搞清楚所需要的信息越多。
那么信息熵
1.基尼系数，是1943年美国经济学家阿尔伯特·赫希曼，根据劳伦茨曲线所定义的判断收入分配公平程度的指标。2.基尼系数不能超过0.5的.才是正常的.
原创
2021-07-29 10:51:59
383阅读
目录一、基尼系数（1）离散型属性（2）连续型属性二、cart算法的步骤三、举个栗子四、代码实现过程 总结：一、基尼系数基尼系数（Gini）是一种不等性的度量，经济学上用基尼系数度量收入不平衡的情况，在机器学习中，基尼系数可以用于度量信息的不纯度。基尼系数是一个介于0~1之间的值。计算公式为：上式中，D表示训练集，pi为训练集中划分的类别Ci在D中的概率，m为不同属性的取值个数。基尼系数考
什么是基尼系数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。是20世纪初意大利经济学家基尼，于1922年提出的定量测定收入分配差异程度的指标。它是根据洛伦兹曲线找出了判断分配平等程度的指标（如下图）。设实际收入分配曲线和收入分配绝对平等曲线之间的面积为A，实际收入分配曲线右下方的面积为B。并以A除以A+B的商表示不平等程度。这个数值被称为基尼系数或称洛伦茨系数
本文是周志华老师的《机器学习》一书中第4章 决策树 的课后题第4.4题的实现。原题是：试编程实现基于基尼指数进行划分选择的决策树算法，为表4.2中的数据生成预剪枝、后剪枝决策树，并与未剪枝决策树进行比较。本文主要是不进行剪枝的CART决策树的实现，预剪枝与后剪枝的CART决策树实现分别可见Python编程实现预剪枝的CART决策树和Python编程实现后剪枝的CART决策树。如果发现文章中的任何问
前些天听了南京大学周耿老师关于“基尼系数计算”的直播课，需要时间好好消化，便有了整理此篇文章的想法。1 基尼系数1.1 简介1912年意大利经济学家基尼，设计了一个测度社会贫富差距的方法沿用至今，成为国际通用的标准。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。国际上并没有一个组织或教科书给出最适合的基尼系数标准。但有不少人认为基尼系数小于0.2时，居民收入过于平
写在前面抽空学习了一下结构方程模型，主要运用的软件是SPSS+AMOS，感觉之后能用得上，现将整体思路结构梳理如下，方便日后查阅。问卷采取 Likert 五级量表，1-5依次代表“非常不同意”到“非常同意”。信度效度检验问卷设计好后必不可少的一环，将Excel数据整理如下，并导入SPSS中。 不同颜色代表问卷的不同子主题，将其导入SPSS中，分子主题进行信度效度检验。可以用打靶来说明信度和效度 信
传送门：自然语言处理Bert详解逻辑回归决策树决策树模型的建树依据主要用到的是基尼系数的概念。基尼系数（gini）用于计算一个系统中的失序现象，即系统的混乱程度。基尼系数越高，系统的混乱程度就越高，建立决策树模型的目的就是降低系统的混乱程度，从而得到合适的数据分类效果。决策树分类模型代码 第2行代码中的X是特征变量，共有5个训练数据，每个数据有2个特征，如数据[1，2]，它的第1个特征的数值为1，
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：
有时候，我们在建模前期会有一个变量探索的单变量与因变量的数据分析报告，但其实，不同的数据形式有不同的指标来衡量变量与因变量的解释能力今天的代码介绍的就是单变量与因变量之间的基尼方差，F检验的输出，你会说那procreg中就有p值的输出啊，为什么要自己写。我个人是觉得procreg是针对线性回归的，但是我们今天用到的因变量依旧还是二元的分类变量，所以就用我自己写到啦。01基尼方差基尼方差被定义为衡量
理论 基尼指数（
Gini Index
）
是
20
世纪初
经济学家基尼定义的指标，最为知名的应用是考察居民收入的差异情况。 居民收入的情况符合幂指函数（
Power Law
）分布，最直观（但非准确）的理解就是
80/20
原则，也就是
20%
的人拥有了
80%
就是经济学上的基尼系数的那个概念以下部分内容引自百度百科 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
ExcelQuicker模板功能的高级应用这张薪资报表的需求原型是如下
（图1）数据表Schema如下EmployeePositionSalaryBonus这些信息是直接导出
## Python基尼系数及其应用
### 引言
基尼系数（Gini coefficient）是一种用于测量收入或财富分布不平等程度的指标，也被应用于其他领域，如分类模型中的特征选择。Python提供了丰富的库和函数来计算基尼系数，并且可以很方便地应用于实际问题。本文将介绍基尼系数的定义、计算方法以及其在Python中的应用。
### 基尼系数定义
基尼系数是在0到1之间取值的一个数字，表
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
