基尼不纯度简介 - Gini Impurity

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机器学习基础（五十）—— Gini Impurity（基尼不纯度）与香浓熵（Shannon Entropy））
基尼不纯度/香浓熵:衡量集合的无序程度: 基尼不纯度基尼不纯度:将来自集合的某种结果随机应用于某一数据项的预期误差率. IG(f)=∑i=1mfi(1−fi)=∑i=1mfi−∑i=1mf2i=1− ...
决策树中基尼不纯度初步理解
基尼不纯度:从一个数据集中随机选取子项,度量其被错误的划分到其他组里的概率.(书上解释) 一个随机事件变成它的对立事件的概率(简单理解) 计算公式:(fi为某概率事件发生的概率) 下图是相关曲线图,可 ...
熵（Entropy）、信息熵增益、信息熵增率和基尼（Gini）指数
文章中的这些概念为衡量特征(属性)选择的方法,特征选择在于选取对训练数据具有分类能力的特征,提高决策树学习的效率,特征选择是决定用哪个特征来划分特征空间. 文章目录信息熵(information e ...
【机器学习】采用信息增益、信息增益率、基尼指数来建造决策树。
目录一.创建数据集二.构造决策树(诊断是否复发乳腺癌) 1.信息增益生成决策树 (ID3算法) 信息熵信息增益(ID3算法) 2.信息增益率决策树(C4.5) 3.基尼指数(CART算法 - 分 ...
机器学习——基尼指数
定义:基尼指数(基尼不纯度):表示在样本集合中一个随机选中的样本被分错的概率. 注意: 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 ...
基尼系数（Gini Impurity）的理解和计算
一.基尼指数的概念基尼指数(Gini不纯度)表示在样本集合中一个随机选中的样本被分错的概率. 注意:Gini指数越小表示集合中被选中的样本被参错的概率越小,也就是说集合的纯度越高,反之,集合越不纯. ...
基尼指数——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。...
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 ...
决策树信息增益|信息增益比率|基尼指数实例
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 ...
决策树之基尼指数理解
基尼指数和信息熵都是用来描述系统混乱度的量数学形式不一样,干的事是一样的不纯度(impurity)--GINI系数:(不纯度就是混乱度) 公式例子(与信息熵干的是一件事) 决策树模型理解二. ...

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