准备工作如果我们要把样本画成一棵树（这棵树可以用来查找最近邻或者是分类），那我们最想知道的就是：拿哪个特征去拆分样本，并且要具体到拿哪个特征的哪个值去拆分样本？我们最希望的结果是：通过某种手段（数学公式）来选择特征（以及该特征的某个具体值），然后拿着这个千辛万苦得到的特征（值），把一堆样本"一分为二"。以此类推，最后，把样本劈成了一棵树。 以前博客里提到的信息增益，信息增益率，都是为了选出特征（用
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2024-07-09 11:45:35
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## 计算基尼系数的简介
基尼系数是用来衡量一个国家、地区、群体等收入分配的不平等程度的指标。它的取值范围在0到1之间，其中0表示完全的收入平等，1表示完全的收入不平等。在经济学、社会学等领域中，基尼系数被广泛应用于研究收入分配问题。
在这篇科普文章中，我们将通过Java代码来计算基尼系数，并通过图表的形式进行可视化展示。我们将使用一个示例数据集来演示该过程。
## 示例数据集
我们假设有
原创
2023-08-19 10:50:18
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# 在Java中计算基尼系数的步骤指南
基尼系数是衡量收入分配不平等程度的重要指标。本文将指导你如何在Java中计算基尼系数，并且将使用简洁的代码示例来展示每一步的实现。
## 流程概述
在实现计算基尼系数的过程中，我们可以将整个过程分成几个步骤，如下所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------|
| 1 | 收
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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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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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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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
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
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2023-12-02 22:12:29
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在这篇博文中，我将分享如何使用 Java 计算基尼系数的过程，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、迁移方案和最佳实践。同时，我会用不同的图表和代码示例来辅助说明。
首先，基尼系数是用来衡量收入分配不平等程度的指标，取值范围从 0 到 1，0 表示完全平等，1 表示完全不平等。在经济学、社会学等多个领域都有广泛的应用。下面，我将介绍如何在 Java 中计算基尼系数，并依照要求提供相应的内
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
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2024-01-17 10:25:02
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# Python计算基尼系数
## 简介
基尼系数是衡量一个事件发生的概率分布的不确定性的指标，常用于衡量分类问题中的不纯度。在机器学习领域中，基尼系数常被用于评估决策树的拆分点选择。
## 流程
下面是计算基尼系数的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 统计每个类别的样本数量和总样本数量 |
| 2 | 计算每个类别的概率 |
| 3
原创
2023-08-01 04:43:34
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洛伦茨曲线和基尼系数 1905年，统计学家洛伦茨提出了洛伦茨曲线，如图一。将社会总人口按收入由低到高的顺序平均分为10个等级组，每个等级组均占10％的人口，再计算每个组的收入占总收入的比重。然后以人口累计百分比为横轴，以收入累计百分比为纵轴，绘出一条反映居民收入分配差距状况的曲线，即为洛伦茨曲线。 为了用指数来更好的反映社会收入分配的平等状况，1912年，意大利经济学家基尼根据洛伦茨曲线计算出一...
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2018-03-26 11:05:00
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区域经济研究中，经常需要测度产业空间集中的程度，常用的指标有区位基尼系数（Locational GiniCoefficient）、泰尔指数（Theil Index）和EG指数等。这一期先讲区位基尼系数的计算方法及其实现函数，后几期再陆续介绍泰尔指数和EG指数。用Excel算区位基尼系数，尽管也可实现，但非常笨拙，而且可重复性差。然而，其计算方法是非常简单的，用R语言写一个函数来实现之，犹如杀鸡用牛
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2023-11-09 23:13:18
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CART决策树使用“基尼指数”（Gini index）来选择划分属性。书上并没有写出具体的例子供参考，这里给出一个例子。首先先列出求取基尼指数所需要用的公式。数据集D的纯度可用基尼值来度量。Gini(D)越小，则数据集D的纯度越高。（Pk指的是正例在总体中的比例） 属性a的基尼指数定义为： 求取得出属性a的基尼指数后，再求取其他属性的基尼指数，最后比较获得基尼指数最小的属性为最优划分属性，并继续求
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2024-02-28 09:54:25
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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
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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决策树的基尼系数计算过程1、基尼指数的计算在介绍具体的计算之前，先从一个例子入手吧。先看看下面这个数据，我们需要通过前三列的特征来推断出最后一列是yes，no1、数据Chest PainGood Blood CirculationBlocked ArteriesHeart DiseaseNoNoNoNoYesYesYesYesYesYesNoNoYesNo???Yesetc…etc…etc…etc
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2023-12-07 08:30:52
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# 使用Python计算基尼系数的入门指南
基尼系数是一个衡量收入或财富分配不均等程度的经济指标，其值介于0和1之间，其中0表示完全平等，1表示完全不平等。在本教程中，我们将通过Python来计算基尼系数。下面是实现这一目标的基本步骤。
## 流程概述
在开始之前，让我们首先明确完成这个任务所需的步骤。以下是整个流程的你需遵循的简单表格：
| 步骤 | 描述
在数据分析和经济学中，基尼系数是一个非常重要的指标，用于衡量收入或财富的分配不均等程度。这篇博文将重点探讨如何在Python中计算基尼系数，并通过详细的解决过程来记录整个思考和实施的过程。
## 问题背景
基尼系数的值范围在0到1之间，0表示完全平等，1表示完全不平等。企业在分析客户收入分布时，往往需要计算基尼系数，以便制定更合理的财务和市场策略。假设我们需要分析一个国家的收入分布，以此为依据
