数据样例名称是否用鳃呼吸有无鱼鳍是否为鱼鲨鱼是有是鲫鱼是有是河蚌是无否鲸否有否海豚否有否熵熵(Entropy) 是度量样本集合纯度最常用的一种指标，对于包含m个训练样本的数据集D:{(X(1),y(1)),(X(2),y(2)),⋯，(X(m),y(m))} ,在数据集D中，第k类的样本所占的比例为,则数据集D的信息熵为：其中，K表示的是数据集D中类别的个数。对于数据样例中的，是否为鱼这一结果。其
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
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2024-08-12 12:42:03
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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：
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2024-09-11 14:40:16
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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.
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2023-12-04 16:38:13
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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
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2024-01-12 14:53:58
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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
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2024-06-13 23:56:03
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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
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2023-12-17 12:24:22
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CARTCART 算法另一种常见的决策树是 CART 算法（Classification and Regression Trees，分类与回归树）。这种算法和 ID3、C4.5 相比，主要有两处不同：在分类时，CART 不再采用信息增益或信息增益率，而是采用基尼指数（Gini）来选择最好的特征并进行数据的划分；在 ID3 和 C4.5 决策树中，算法根据特征的属性值划分数据，可能会划分出多个组。而
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2024-09-26 13:44:45
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本文主要是对信息熵、信息增益、信息增益比和 Gini 指数的定义进行汇总，使之更加明确记忆。1 信息熵和条件熵1.1 信息熵熵（entropy）是表示随机变量不确定的度量。设 \(X\)\[P(X=x_i) = p_i, \quad i=1, 2, ..., n
\]则随机变量 \(X\)\[H(x) = -\sum_{i=1}^{n}p_i \log p_i
\]对数以 2 或 \(e\)由定义
在机器学习和数据分析领域，基尼指数（Gini Index）是一个非常重要的概念，广泛用于评估模型的性能，尤其是在分类问题中。本文将从多角度深入探讨如何通过 Python 实现并应用基尼指数，以帮助大家更好地理解和使用这一工具。
## 背景定位
基尼指数是一种常用的衡量不平等分配的方法，广泛应用于经济学和社会学领域。它的值在 0 和 1 之间，0 表示完全平等，1 表示完全不平等。在机器学习中，
# 理解基尼指数：一个衡量不平等的重要指标
基尼指数（Gini Index）是用于衡量收入或财富分配不平等程度的指标。它的取值范围从0到1，其中0表示完全平等（每个人的收入相同），1则表示完全不平等（一个人拥有所有的收入或财富）。基尼指数广泛应用于经济学、社会学以及政策研究中，用以分析一个国家或地区的经济状况及其不平等程度。
本文将围绕基尼指数展开讨论，介绍其概念、计算方法及其在Python中
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
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2024-08-29 17:35:07
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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
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2023-12-06 21:29:31
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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
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2023-10-19 10:37:30
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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
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2024-07-16 18:12:48
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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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# 机器学习基尼系数原理解析
在机器学习和统计学中，基尼系数（Gini Coefficient）是一种常用的指标，可以帮助我们衡量不平等的程度，通常用于评估分类模型的性能。本文将带你深入了解基尼系数的原理、计算过程以及如何在代码实现中应用它。
## 整体流程
在实现基尼系数的过程中，可以按以下步骤进行：
| 步骤 | 描述
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
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2024-07-11 13:17:04
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## 基尼指数数据挖掘的实现流程
基尼指数（Gini Index）是一种衡量不平等程度的统计指标，常用于经济学、社会学等研究。以下是实现基尼指数数据挖掘的一般流程，本文将逐步引导你完成这个任务。
### 实现流程
| 步骤 | 说明 |
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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
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2024-05-15 11:57:24
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