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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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
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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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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# 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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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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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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# 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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## 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
原创
2023-10-24 18:37:46
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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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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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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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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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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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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。它是根据洛伦茨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。如果A为零，基尼系数为零，表示收入分配完全平等；如果B为零则系数为1，收入分配绝对不平等。该系
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2023-12-18 11:37:40
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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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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。
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2023-10-15 23:29:25
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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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一、基尼系数&CART算法CART（Classification And Regression Tree - 分类/回归树）是决策树算法的其中一种，依靠基尼系数进行分类。基尼系数描述的是：从一个系统中随机抽取两个样本，这两个样本不同类的概率。概率越大，基尼系数越大，反之基尼系数越小。基尼系数越小（即：几乎取不到不一样的，也就是说基本上都是一样的，那不同类的那个就容易被区分出来），系统的系统
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2023-12-05 18:30:07
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