# Python中基尼不纯度的实现
## 引言
在机器学习中，基尼不纯度是一种衡量数据集纯度的指标。它用于决策树算法中，帮助我们选择最佳的特征来划分数据集。在本文中，我将向你介绍如何在Python中实现计算基尼不纯度的方法。
## 理解基尼不纯度
基尼不纯度是一个衡量数据集纯度的度量，它的取值范围在0到1之间。当基尼不纯度等于0时，表示数据集完全纯净，所有样本属于同一类别。当基尼不纯度等于1时
原创
2023-11-02 05:36:29
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Python 基类和元类
- 看了那么多问答, 其实我还是晕的. 其实单纯看一个的话我是理解了, 但是两个放一起, 就懵了. 想的脑袋都疼
- 基类 object:
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2023-08-02 12:37:47
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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&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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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
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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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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# 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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# 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
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，
## 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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# 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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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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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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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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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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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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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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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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