本文介绍在Python环境中，实现随机森林（Random Forest，RF）回归与各自变量重要性分析与排序的过程。 其中，关于基于MATLAB实现同样过程的代码与实战，大家可以点击查看MATLAB实现随机森林（RF）回归与自变量影响程度分析这篇文章。 本文分为两部分，第一部分为代码的分段讲解，第二部分为完整代码。1 代码分段讲解1.1 模块与数据准备 首先，导入所需要的模块。在这里，需要
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2024-07-22 16:07:14
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《机器学习》一书有两个星期没看，进度停滞在了第四章的结尾部分。 重读这一大部分内容，原著对基尼系数和CART决策树仅有短短半页的描述，通过从网络上的调查和文献的阅读对其有了更详细的理解。基尼系数（Gini index）从我看到过得内容中，我认为较为好理解的定义应该是：定义：基尼指数（基尼不纯度）：表示在样本集合中一个随机选中的样本被分错的概率。 如上面定义所说的，基尼系数反映的就是样本被分错的概率
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2024-07-07 20:05:43
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参考资料：李航博士的统计学习方法 Tutorial Slides by Andrew Moore https://www.autonlab.org/_media/tutorials/dtree18.pdf https://www.autonlab.org/tutorials/infogain.htm
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
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2024-04-17 09:44:19
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随机森林（Random Forest, RF）是一种集成学习算法，它通过构建多个决策树来进行分类或回归预测。在回归问题中，随机森林通过构建一组决策树并计算它们预测结果的平均值来提高模型的性能和准确性。以下是使用随机森林进行回归预测的基本步骤：### 1. 数据准备 确保你的数据集已经准备好，并且目标变量是连续的。对数据进行必要的清洗，处理缺失值和异常值。### 2. 划分训练集和测试集 将数据集分
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2024-08-10 14:13:32
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# 如何在Python中实现随机森林的基尼指数
## 引言
随机森林（Random Forest）是一种用于分类和回归的集成学习算法。在这篇文章中，我们将重点讨论如何在Python中实现随机森林，并使用基尼指数（Gini Index）来衡量数据的不纯度。我们将通过逐步教程来帮助你理解，每一步都有详细的代码示例和解释。
## 实现流程
以下是实现随机森林基尼指数的步骤概述：
| 步骤 |
笔记+R︱风控模型中变量粗筛（随机森林party包）+细筛（woe包） 本内容来源于CDA-DSC课程内容，原内容为《第16讲 汽车金融信用违约预测模型案例》。 建立违约预测模型的过程中，变量的筛选尤为重要。需要经历多次的筛选，在课程案例中通过了随机森林进行变量的粗筛，通过WOE转化+决策树模型进行变量细筛。一、变量粗筛——随机森林模型 与randomForest包不同之处在
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2024-05-13 09:46:18
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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
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2024-01-30 01:22:35
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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
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2023-10-10 06:01:59
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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
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关于对信息、熵、信息增益是信息论里的概念，是对数据处理的量化，这几个概念主要是在决策树里用到的概念，因为在利用特征来分类的时候会对特征选取顺序的选择，这几个概念比较抽象，我也花了好长时间去理解(自己认为的理解),废话不多说，接下来开始对这几个概念解释，防止自己忘记的同时，望对其他人有个借鉴的作用，如有错误还请指出。1、信息这个是熵和信息增益的基础概念，我觉得对于这个概念的理解更应该把他认为是一用名
变量筛选：（逻辑回归）好处：变量少，模型运行速度快，更容易解读和理解坏处：会牺牲掉少量精确性 变量不筛选：（random forest）好处：提高准确性坏处：变量多，运行速度慢 logistic模型为什么要考虑共线性问题？ 共线性问题会导致估计结果不准确，系数方向都可能发生改变。不管是logistic回归模型，还是ols都要考虑。&
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2024-03-27 15:23:21
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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
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2023-11-15 16:54:39
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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
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2023-11-15 17:50:57
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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，
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2023-12-23 21:09:44
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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
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2023-12-20 15:55:47
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# 基尼系数及其Python实现
## 什么是基尼系数？
基尼系数（Gini coefficient）是一种衡量收入分配不平等程度的指标，由意大利统计学家科拉多·基尼（Corrado Gini）于1912年提出。基尼系数的取值范围从0到1，0表示完全平等（每个人的收入相同），而1表示完全不平等（一个人拥有所有收入，其余人为零）。
基尼系数通常用于评估一个国家或地区的收入分配状况。通过了解基尼
原创
2024-09-20 12:47:17
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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：
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2023-11-27 01:46:09
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# 如何在Java中计算基尼系数
基尼系数是衡量收入分配不平等程度的指标。范围从0到1，其中0表示完全平等，1表示完全不平等。在本文中，我们将学习如何在Java中计算基尼系数，过程拆分为多个步骤。接下来我将为你提供一个清晰的流程，并详细讲解实现代码。
## 流程概述
下面是计算基尼系数的基本步骤：
| 步骤 | 描述
# 如何用Python计算基尼系数
## 一、引言
基尼系数（Gini Coefficient）是一个常用的衡量经济不平等程度的指标。它的值在0到1之间，0表示完全平等，1表示完全不平等。在本教程中，我们将学习如何用Python实现基尼系数的计算。
## 二、流程概述
我们将分步进行，实现基尼系数的计算。以下是整个过程的概述：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-24 05:46:24
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