Gini

sklearn实现决策树

sklearn.tree.DecisionTreeClassifierclasssklearn.tree.DecisionTreeClassifier(*,criterion=‘gini’,splitter
清风佐鸣琴·2023-04-06 03:18

Theil指数和Gini系数在经济空间差异中的作用

二、Gini系数1.Gini公式2.Gini系数的取值解读一、Theil指数1.相关定义Theil指数又称锡尔指数，最早由Theil和Henri于1967年提出，用于衡量各地区之间经济发展水平的差异。
CircleMouse·2023-04-05 17:46

Stata 计算不平等指数（基尼系数、泰尔指数、分位数……）及分解

一.计算Gini/Theil/Percentileratios1egeninequal用于计算relativemeandeviation,coefficientofvariation,standarddeviationoflogs
CHEN_DIANDIAN·2023-03-29 21:17

机器学习Sklearn实战——梯度提升树二分类原理

，精确率，召回率，F1（三）数据清洗（四）操作数据库（数据清洗）（五）数据分析，可视化（Excel可视化的表）二、算法原理KNN原理，距离（调整，p=1，p=2设置p=1，p=2调和）决策树原理：熵、gini
Grateful_Dead424·2023-03-29 18:50

机器学习笔记（10）

学习打卡内容：阅读《李航统计学习方法》的65-74页学习Gini指数学习回归树剪枝根据自己阅读，先写出自己所认为的笔记。前面学习了决策树的建立方法。
trying52·2023-03-28 23:56

CART算法节点分裂演示

CART是一颗二叉树（分类或回归）分类树的节点分裂基于Gini指数数据集，预测婚姻IDOccupationMaritalStatus1StudentS2StudentS3TeacherM4OfficerM5OfficerM6TeacherS7StudentM
DeepMine·2023-03-10 01:02

【数据挖掘】期末复习：ID3、DBSCAN、关联分析、离群点挖掘等

文章目录小题一些要背计算大题分类ID3C4.5CART（Gini系数）K近邻ID3、C4.5、K近邻优缺点分类评价朴素贝叶斯聚类K-meansDBSCAN一趟聚类算法层次聚类关联分析离群点挖掘（OF1、
karshey·2023-02-04 11:59

机器学习决策树算法泰坦尼克号乘客生存预测

决策树可视化2.3.1保存树的结构到dot文件2.3.2网站显示结构3决策树总结4小结1决策树算法apiclasssklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini
赵广陆·2023-01-28 07:12

sklearn.tree.DecisionTreeClassifier 详细说明

sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’,splitter=’best’,max_depth=None,min_samples_split
hgz_dm·2023-01-19 18:07

机器学习算法--sklearn 中决策树分类模型sklearn.tree.DecisionTreeClassifier()参数详解

fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier'''参数：criterion:特征选择的标准，有信息增益和基尼系数两种，使用信息增益的是ID3和C4.5算法（使用信息增益比），使用基尼系数的CART算法，默认是gini
糯米君_·2023-01-19 18:37

机器学习模型的几种常用评估方法

目录概念模型评估之—混淆矩阵模型评估之—K-S值模型评估之—AR值模型评估之—ROC图和AUC评估指标之—Lift提升图评估指标—Gain增益图评估指标—GINI系数评估指标—Psi稳定性过拟合与欠拟合概念通过训练集产生的模型
小蔡童靴·2023-01-18 08:33

【机器学习】OneVsRestClassifier的网格调参如何实现

一、简单模型网格调参param={"criterion":["gini","entropy"],"max_depth":np.arange(1,20,1),'n_estimators':np.arange
旅途中的宽~·2023-01-17 10:57

sklearn.tree.DecisionTreeClassifier 决策树-参数详解

sklearn.tree.DecisionTreeClassifier决策树模型参数详解决策树参数如下：classsklearn.tree.DecisionTreeClassifier(*,criterion='gini
hzp666·2023-01-15 23:16

一文读懂sklearn决策树参数详解（python代码）

决策树完整入参设置二.参数解释(一)训练参数(二)模型训练(三)模型训练后方法与属性三.代码一.sklearn决策树完整入参设置clf=tree.DecisionTreeClassifier(criterion="gini
老饼讲解机器学习·2023-01-15 23:46

sklearn机器学习：决策树tree.DecisionTreeClassifier()

sklearn中的决策树分类器sklearn中的决策树分类器函数，格式如下：sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’,splitter=’
Zen of Data Analysis·2023-01-15 15:41

浅谈sklearn之决策树(分类树)

sklearn之决策树（分类树）分类树sklearn.tree.DecisionTreeClassifier()sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(*，criteria=‘gini
淳朴的小芝麻·2023-01-15 15:10

决策树算法

内容概览决策树原理一、基本思想二、熵和Gini系数三、ID3决策树3.1划分标准3.2具体操作四、C4.5决策树4.1划分标准4.2剪枝策略五、CART决策树5.1划分标准5.2损失函数5.3剪枝策略决策树原理一
ciaowzq·2023-01-13 10:56

Python数据分析与机器学习实战＜八＞决策树、随机森林

决策树构造实例信息增益率ID3（信息增益）缺点C4.5（信息增益率）CART(使用GINI系数来做衡量标准)决策树的剪枝策略对连续值剪枝策略为什么剪枝？
-小透明-·2023-01-12 06:41

R语言 随机森林 Random Forest 交叉验证 error.cv Gini指数画图

#自己的一些记录。提供参考吧。#可以直接复制到R运行#加载包library(randomForest)#加载数据data=read.csv("L6_filter.csv",row.names=1,header=T)#设置随机种子数，确保以后再执行代码时可以得到一样的结果set.seed(123456789)#数据随机采样设置70%数据用作训练集30%用作测试集train_sub=sample(nr
qsub·2023-01-12 00:28

机器学习算法 22 决策树算法到集成学习思想（02 决策树常用的分裂条件基尼系数Gini、信息增益、信息增益率、MSE ）

纯度2.1常用分裂条件：对于分类问题：常用的分割条件有Gini系数，信息增益信息增益率；分割的好坏一般采用纯度进行度量。对于回归问题：常用的分割条件是MSE2.1.1Gini系数
熙仪繁华·2023-01-11 13:19

基尼指数的计算

一、基尼指数的概念表示样本集合中一个随机选中的样本被分错的概率注：Gini指数越小表示集合被选中的样本被参错的概率越小，即集合的纯度越高。反之，集合越不纯。当集合中所有样本为一个类时，基尼指数为0。
是璇子鸭·2023-01-11 13:47

GINI系数的计算

简便易用的公式：假定一定数量的人口按收入由低到高顺序排队，分为人数相等的n组，从第1组到第i组人口累计收入占全部人口总收入的比重为wi，则说明：该公式是利用定积分的定义将对洛伦茨曲线的积分(面积B)分成n个等高梯形的面积之和得到的。三角形面积=1*1/2=1/2B面积可以近似成n个等高的梯形面积。高等于h=1/10n个梯形面积的计算公式：h/2(0+x1+x1+x2+x2+x3+……+x9+1)=
m0_38093796·2023-01-11 13:45

Gini指数的计算

Gini指数的计算importtorchimportnumpyasnpdefgini_index_single(a,b):single_gini=1-((a/(a+b))**2+(b/(a+b))**2
大漠风中一匹狼·2023-01-11 13:14

Gini 系数

Gini系数：某个节点的Gini不纯度计算：比如，某节点A样本分属两类，C1:2,C2:4，则Gini(A)=1-(2/6)^2-(4/6)^2=0.444，节点B，C1:6,C2:0,则Gini(B)
genghaihua·2023-01-11 13:14

Gini系数

frompyspark.sqlimportSparkSessionspark=SparkSession.builder\.appName("get_gini_index"
Jon Shen·2023-01-11 13:43

【机器学习】gini系数的计算

根据以下数据计算每个属性特征的加权gini系数：ID有房者婚姻年收入拖欠贷款者1是单身125k否2是已婚100k否3否单身70k否4是已婚120k否5否离异95k是6否已婚60k是7是离异200k否8否单身
大太阳花花公主·2023-01-11 13:13

GINI指数计算

GINI系数的计算题目1、计算整个训练集的基尼指数2、计算训练集按照“性别”进行两路分割后的基尼指数3、计算训练集按照“车型”进行三路分割后的基尼指数4、（5）计算训练集按照“衬衣尺码”进行四路分割后的基尼指数思路利用结构体和函数求解代码
歌者的二向箔527·2023-01-11 13:13

决策树生成、决策树可视化、决策树算法api、泰坦尼克号乘客生存预测案例代码

一、决策树算法apiclasssklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’,max_depth=None,random_state=None)
learning-striving·2023-01-08 13:52

决策树全面讲解

决策树模型与学习6.1.1决策树模型6.1.2决策树与if-then规则6.1.3决策树与条件概率分布6.1.4决策树学习6.2特征选择6.2.1信息增益（ID3）6.2.2信息增益比（C4.5）6.2.3Gini
Weiyaner·2023-01-08 10:54

以红酒数据集分类为例做决策树的可视化

可视化决策树举例思路步骤：1导入数据；2划分数据集；3导入树模型；#4训练与模型评估#5可视化决策树gini#1导入数据fromskle
不懂六月飞雪·2023-01-07 18:06

【机器学习】决策树原理、调参、可视化 + 银行信用卡欺诈检测案例（含数据集）

目录决策分类树2.1ID3算法（信息增益）2.2C4.5算法（信息增益率）2.3CART算法（Gini系数）CART构造决策树实例决策树的剪枝sklearn实现决策树决策树的调参银行借贷欺诈检测案例训练模型调优及可视化决策分类树
—Xi—·2023-01-07 18:05

决策树和随机森林算法原理和实现

机器学习基础（五）决策树概念算法原理信息熵和信息增益Gini指数随机森林算法流程随机抽样Bagging算法随机森林概要特征重要性决策树概念决策树是一种基本的分类与回归的方法。
想要快乐的小张·2023-01-07 18:05

数据挖掘 —— 探索性数据分析

方差检验1.5Q-Q图1.6相关系数2单因素分析2.1线性回归2.2PCA奇异值分解2.3主成分分析（PCA自定义实现）3复合分析3.1分组分析3.1.1离散数据分组3.1.2连续数据分组3.1.3不纯度（GiNi
CyrusMay·2023-01-06 09:51

利用Adaboost构造多个弱分类器进行分类

在进行预测时随机森林中的每棵树拥有同样的话语权而adaboost中每棵树的话语权都是不一样的随机森林哪棵树先进行预测无所谓但adaboost有影响如何构造第一个弱分类器(树桩)先给每个样本一个初始的权重=1/样本总数确定选用哪个特征:Gini
无脑小松鼠·2023-01-05 16:22

分类模型的性能评估——以SAS Logistic回归为例

分类模型、命中率、数据挖掘、混淆矩阵、覆盖率胡江堂跑完分类模型（Logistic回归、决策树、神经网络等），我们经常面对一大堆模型评估的报表和指标，如ConfusionMatrix、ROC、Lift、Gini
伙伴几时见·2023-01-03 09:30

CART分类回归_对离散型和连续型特征列的选择

对离散型和连续型特征列的选择一、CART分类树（待预测结果为离散数据）：选择具有最小Gain_GINI的属性及其属性值，作为最优分裂属性以及最优分裂属性值。
大屁孩。·2022-12-29 15:04

R语言与网站分析 第7章分类指…

7章分类指标建模：分类分析决策树分裂信息增益：信息熵；信息增益gain（X）=info（S）-info1（S）=熵-条件熵CART算法：二分支，Gini系数C4.5：多分支，连续/离散变量，信息增益比率
houjing1990·2022-12-27 20:26

CART算法

CART用基尼（Gini）系数最小化准则来进行特征选择，生成二叉树。
paradise smile·2022-12-27 07:52

决策树与随机森林

这两种树分别对应DecisionTreeClassifier类和DecisionTreeRegressor类DecisionTreeClassifier(criterion='gini',splitter
月岛雫-·2022-12-26 14:23

决策树Gini指数 心脏病例子（附Python代码实现）

数据集D的纯度可用基尼值来度量：直观来看，Gini(D)反映了从数据集D中随机抽取两个样本，其类别标记不一致的概率（二分类）。因此，Gini(D)越小，则数据集D的纯度越高。
。画地为牢。·2022-12-26 11:35

iris数据_决策树Decision Tree（ID3算法）（UCI数据库）

特征选择表示从众多的特征中选择一个特征作为当前节点分裂的标准，如何选择特征有不同的量化评估方法，从而衍生出不同的决策树，如ID3（通过信息增益选择特征）、C4.5（通过信息增益比选择特征）、CART（通过Gini
weixin_39736150·2022-12-26 11:34

数据挖掘学习——决策树分类算法理论（包含Iris实战）

目录1.决策树分类算法概述及相关公式（1）基本思路（2）熵公式（3）基尼（Gini）系数公式2.ID3算法3.C4.5算法4.CART算法5.各类决策树分类算法比较6.过拟合与决策树剪枝（1）过拟合（overfitting
长弓同学·2022-12-24 18:39

决策树算法（五）

9.决策树算法APIclasssklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’,max_depth=None,random_state=None)
王涛涛.·2022-12-24 18:07

决策树与随机森林

一、决策树决策树包括3个步骤：特征选择决策树的生成（决策树局部最优）决策树的剪枝（决策树全局最优）1.特征选择特征选择的准则是信息增益或者信息增益比、Gini指数。
JNYxiaocao·2022-12-24 08:59

决策树与随机森林

目录一、决策树1，介绍2，Gini系数（CART决策树）3，信息熵、信息增益4，决策树算法1，CART算法思想2，ID35，决策树题目二、西瓜数据集——决策树ID31.导入数据2，信息增益：1）以基尼系数为例
Fran OvO·2022-12-23 10:56

决策树调参说明（DecisionTreeClassifier）

sklearn中决策树算法参数共有13个，如下：classsklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’,splitter=’best’,max_depth
lizz2276·2022-12-21 09:22

决策树算法——拟合优化

CART算法采用gini系数最小的来决定使用哪种特征来进行分裂；ID3算法采用信息增益最大的特征来决定使用哪种特征来进行分裂；二、决策树的最优参数这次的数据集使用稍微复杂一点的泰坦尼克号预
张遥·2022-12-21 09:51

python随机森林变量重要性_随机森林如何评估特征重要性【机器学习面试题详解】...

解析：衡量变量重要性的方法有两种，DecreaseGINI和DecreaseAccuracy：1)DecreaseGINI：对于分类问题(将某个样本划分到某一类)，也就是离散变量问题，CART使用Gini
weixin_39938935·2022-12-20 07:37

用python计算变量间相关性

本文从连续性数据和分类数据来分别展开计算变量间的相关性系数，其中分类变量的相关性系数计算较为复杂，运用了两种方法：（1）根据熵来算相关系数；（2）根据Gini系数计算相关系数其中连续性数据相关性分析的数据源来自
杨大仙_·2022-12-19 15:53

深度学习笔记——算法总结

一、分类问题KNN(距离度量)DT(ID3-信息增益,C4.5-信息增益比,CART-gini指数)RF(bootstrap抽样，CART)Adaboost(样本权值分布，分类器系数)GBDT(CART
R3·2022-12-17 11:39
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