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
# Python 决策树与基尼系数
## 1. 简介
本文将教会初学者如何实现基于基尼系数的决策树构建。决策树是一种常用的机器学习算法，其通过构建树形结构来进行分类或回归分析。基尼系数是一种用于衡量数据集纯度的指标，用于选择最佳的分割特征。
## 2. 整体流程
下面是实现决策树的基本流程，我们将逐步展开每个步骤的细节。
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原创
2023-09-03 15:34:31
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文章目录决策树基尼系数CART 算法预剪枝与后减枝回归树 决策树依据特征划分的树状图。决策树包括特征、类别和层数。分别对应非叶子节点、叶子节点和层数。 不同的特征选择（包括顺序和数量）会得到不同的决策树。 决策树的层数直接对应了模型的复杂度。 每个节点尽量只包含一种类别，这种决策树也称为最纯的决策树。 只有一层的决策树，也称为决策树桩（Decision Stump）。基尼系数基尼系数（Gini
文章目录一、简介二、决策树分类原理1.熵2.决策树的划分依据一------信息增益3. 决策树
原创
2023-01-09 17:09:07
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本文是在之前基础上的修改，所以如果有问题可以看西瓜书中的决策树算法实现（ID3）这篇文章。CART 决策树由[Breiman et al.] 在1984 年提出。其使用”基尼指数“用来划分属性。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
5.决策树的划分依据三——基尼值和基尼指数5.1概念CART 决策树 [Breiman et al., 1984] 使用"基尼指数" (Gini index)来选择划分属性.CART 是Classification and Regression Tree的简称，这是一种著名的决策树学习算法,分类和回归任务都可用**基尼值Gini（D）：**从数据集D中随机抽取两个样本，其类别标记不一致的概率。所以
在信息论中，随机离散事件出现的概率存在着不确定性。为了衡量这种信息的不确定性，信息学之父香农引入了信息熵的概念，并给出了计算信息熵的数学公式： p(i|t) 代表了节点 t 为分类 i 的概率，其中 log2 为取以 2 为底的对数。这里我不是来介绍公式的，而是说存在一种度量，它能帮我们反映出来这个信息的不确定度。当不确定性越大时，它所包含的信息量也就越大，信息熵也就越高,当确定性越大时，则相反。
1、决策树(Decision Tree)在本章中，我们将向您展示如何制作“决策树”。决策树是流程图，可以帮助您根据以前的经验来做出决策。在该示例中，一个人将尝试决定是否应参加喜剧节目。幸运的是，我们的榜样人物每次在镇上举办喜剧节目时都进行注册，并注册一些关于喜剧演员的信息，并且还注册了他/她是否去过。AgeExperienceRankNationalityGo36109UKNO42124USANO
python构建决策树代码 python决策树案例
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2023-05-29 23:24:06
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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
决策树(Decision Tree)是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规 则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各 种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集成算法，在各个行业和领域都有广泛的应用。 几乎所有决策树有关的模型调整方法，都围绕这两个问题展开。这两个问题背后的原理十分复杂，我们会
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2023-08-18 15:45:53
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信息熵：生活中的所见所闻，都接触到许许多多的信息，有的信息对我们有用，有的无用。
原创
2023-01-27 12:26:53
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实验环境python 3.6.5jupyter 决策树是什么 决策论中，决策树（Decision tree）由一个决策图和可能的结果（包括资源成本和风险）组成， 用来创建到达目标的规划。决策树建立并用来辅助决策，是一种特殊的树结构。决策树是一个利用像树一样的图形或决策模型的决策支持工具，包括随机事件结果，资源代价和实用性。它是一个算法显示的方法。决策树经常在运筹学中使用，特别是在决策分析中，它帮
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2023-06-26 23:42:37
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决策树优点：模型具有可读性、分类速度快。决策树的学习包括3个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树剪枝。1 决策树模型与学习决策树的学习本质上是从训练数据集中归纳出一组分类规则。损失函数通常是正则化的极大似然函数。决策树学习 的算法通常是一个递归地选择最有特征，并根据该特征对训练数据集进行分割，使得对各个子数据集有一个最好的分类过程。这一过程对应着特征空间的划分，也对应着决策树的构建。开始，构建根节
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2023-09-18 19:50:05
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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.
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：
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。
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
