Gini 第3页

机器学习 - 模型评估（TPR、FPR、K1、ROC、AUC、KS、GAIN、LIFT、GINI、KSI）

以下内容多为个人理解，如有不当之处，欢迎指正！1.混淆矩阵一个二分类模型，是对现实情况的一种预测。如病例（阴性/阳性、有病/没病）、邮件（垃圾邮件/非垃圾邮件）等。以病例为例，对于一个患者，存在着有病/没病两种结果。对于医生的诊断，也存在着有病/没病两种结果。将医生的诊断结果与患者的实际情况对比，则得出四种结果：诊断为有病，实际上确实有病，称为真阳性(TP)诊断为有病，实际上却没病，称为伪阳性(F

JeffyBeh·2022-12-16 10:18

ML (8) - DesicionTree决策树

决策树决策树基本概念衡量算法信息熵(InformationEntropy)信息增益(InformationGain)增益率(GainRatio)基尼系数(gini)选取'划分特征'方式Scikit-learn

英俊强健·2022-12-16 08:51

机器学习--决策树

目录决策树的构造决策树的一般流程信息增益编写代码计算经验熵利用代码计算信息增益划分数据集选择最好的数据集划分方式信息增益率基尼系数ID3、C4.5、CART的区别信息增益vs信息增益比gini指数vs熵决策树的可视化总结决策树的构造决策树学习的算法通常是一个递归地选择最优特征

dasihudi·2022-12-15 03:49

Python实验数据集：垃圾邮件数据集（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Spambase）。请从spambase.csv读入数据。数据集基本信息如下：样

决策树（1）分别取节点分裂标准为“gini”或“entropy”，分别建立决策树

可乐土豆泥·2022-12-14 00:15

机器学习笔记：特征处理——相关性分析GINI impurity

1、GINI系数什么是基尼系数呢，其实就是P(Y|X)的一种变形，用人话就是说，利用多个标签，是否能区分模型，也就是相关度。

trader易·2022-12-13 13:39

InvocationException: GraphViz‘s executables not found【BUG已解决】

sklearn的决策树文档操作输出决策树模型结果时，还是爆出了如下的错误：报错位置为：display(Image(graph.create_png()))graph.write_png("tree_wine-Gini.png

上进小菜猪·2022-12-13 08:07

决策树通过举例通俗理解

特征的选择：每次选入的特征作为分裂的标准，都是使得决策树在这个节点的根据你自己选择的标准（信息熵最小、信息增益最大、gini系数最小）先说让信息增益最大的方法：公式

xunuo_nwpu·2022-12-13 06:23

用通俗易懂的方式讲解：决策树模型及案例（Python 代码）

文章目录1决策树模型简介2Gini系数（CART决策树）3信息熵、信息增益4决策树模型代码实现4.1分类决策树模型(DecisionTreeClassifier)4.2回归决策树模型(DecisionTreeRegressor

Python数据挖掘·2022-12-13 06:22

python决策树二分类_【Python机器学习】scikit-learn——决策树分类（二）

classsklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini',splitter='best',max_depth=None,min_samples_split

马未都·2022-12-12 12:54

如何评价模型的好坏？

：值越接近1模型表现越好分类：ROC——判定方法：ROC曲线应尽量偏离参考线（越远模型预测效果越好）AUC——判定方法：AUC大于0.5K-S图——判定方法：其值在0到100之间，值越大，模型表现越好gini

下雨天吃火锅哩·2022-12-11 17:00

机器学习-----sklearn之随机森林

sklearn中的集成算法模块：ensemble随机森林分类器classsklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=’10’,criterion=’gini

Judy~judy·2022-12-11 15:00

随机森林参数及参数调优

目录随机森林参数意义随机森林调参模型保存随机森林参数意义sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=100,*,criterion='gini

小白冲冲冲··2022-12-11 15:29

Sklearn中决策树DecisionTree的参数设定

criterion参数数据划分标准，默认gini，数据量较少的时候可以指定为entropyrandom_state参数主要作用类似对数据测试集的划分、模型创建、生成随机数据集的时候指定一个特定的ID，用于在后续使用过程中数据集等能够固定下来

Simon-tt·2022-12-09 14:06

使用Python计算基尼系数

importnumpyasnpdefgini(data_list):'''获得列表中的gini系数'''data_length=len(data_list)total_sum=np.sum(data_list

cyber_1987·2022-12-08 20:31

利用python计算基尼系数

return1-pow(a/(a+b),2)-pow(b/(a+b),2)defgini_total(a:int,b:int,c:int,d:int)->float:return(a+b)/(a+b+c+d)*gini

不会写代码的嘤嘤·2022-12-08 20:58

Dagum Gini Decomposition，Dagum基尼系数分解的python实例

在97年CamiloDagnum介绍了一种对Gini系数进行区域化分解的方法，用以将基尼系数这个相对宏观的数值描述分解为子区域内差距、子区域间差距等相对细节的描述以及超变密度。而这样

wsxyh1071652438·2022-12-08 20:24

Adaboost的python简单实现

classweakLearner():#初始化函数def__init__(self):self.type_feature=None#特征的类型，是连续还是离散self.w=None#样本的权值#计算基尼系数def__Gini

小凉爽&玉米粒·2022-12-06 00:58

几种机器学习常用调参方式对比(网格搜索，随机搜索，贝叶斯优化)

网格搜索(GridSearchCV):gridsearch就是穷举，穷举所有得超参组合Ex：当对决策树调参，若只对一个超参优化，如树的最大深度，尝试[3,5,7]，则可表示为若还想对分裂标准进行调参，则尝试gini

weixin_41636030·2022-12-04 11:00

分类模型的性能评估——以SAS Logistic回归为例(1): 混淆矩阵

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、K-S之类（这个单子可以列很长），往往让很多在业务中需要解释它们的朋友头大

GarfieldEr007·2022-12-04 09:42

sklearn.tree.DecisionTreeClassifier()函数解析

classsklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini',splitter='best',max_depth=None,min_samples_split

少奶奶的猪·2022-12-03 10:51

机器学习——分类树DecisionTreeClassifier

DecisionTreeClassifier——分类树classsklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’,splitter=’best’,

郭雅琦hh·2022-12-03 10:51

DecisionTreeClassifier的使用

entropy"表示使用信息熵；"gini"表示使用基尼系数,splitt

liuziyuan827·2022-12-03 10:51

DecisionTreeClassifier决策树

fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier重要参数名称注解描述criterion衡量不纯度的指标默认基尼系数（‘gini’）。

代嘻嘻·2022-12-03 10:50

Python中决策树分类器DecisionTreeClassifier参数和经验总结

classsklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’,splitter=’best’,max_depth=None,min_samples_split

bylfsj·2022-12-03 10:50

《数据挖掘与大数据分析》课堂学习笔记-6 7 8 第四章分类决策树 KNN算法朴素贝叶斯

文章目录第四章分类1.分类基本概念2.预测任务3.模型分类生成模型判别模型4.经典分类方法4.1决策树引入：高尔夫问题引入小结决策树构建决策树构造具体流程属性选择度量信息增益信息增益率Gini指标过拟合问题过拟合与树剪枝由决策树提取分类规则

敲代码的小提琴手·2022-12-02 02:58

r 语言 c50算法,c50(部分)决策树R代码

决策树作为商业版本的决策树，尤其高效的速度和，更加符合理论意义的分类方式#信息熵，信息熵增益率作为样本数据的分支方式，下文中没有对连续型变量做输入，可以参考chimerge转化为分类型变量#如果想转变为2叉树形式可以参考以gini

易烫YCC·2022-12-02 00:28

随机森林分类器详解及代码实现

classsklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators='100',criterion='gini',max_depth=None,min_samples_split

ThePaK·2022-11-30 23:50

机器学习-使用决策树DecisionTreeClassifier()对鸢尾花数据集进行分类

1．1决策树回归的工作基础主要任务是首先介绍什么时决策树和信息增益，平均误差，Gini系数等一些基础概念，之后手动推演和上机实践实现决策树的分类与回归1．2决策树分类的实验条件使用了python作为主要工具

记住0和1·2022-11-30 22:47

决策树模型（R语言）

rpart包对这种“一致”性的默认度量是Gini值。确定停止划分的参数有很多（参见rpart.control），确定这些参数是非常重要而微妙的，因为划

X_dmword·2022-11-30 02:21

机器学习模型自我代码复现：回归树

与原本的分类决策树不同，由于因变量为连续型变量，因此不再使用GINI系数作为划分属性的标准，而是采用均方误差作为替代，以此决定划分的属性以及划分的点。此处自己实现一个回归树

thorn_r·2022-11-29 19:41

日常学习记录——目前学习记录总结

决策树算法——基于信息熵、基于信息增益、基于Gini指数模糊决策树算法——决策树算法的改进版本随机森林算法——基于Gini指数的CART决策树的集成学习算法平衡随机森林——面向不平衡数据集的随即森林算法的改进版本

锂盐块呀·2022-11-29 15:59

基尼Gini指数

基尼指数基尼指数（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。

CAIC00513·2022-11-29 07:36

决策树模型

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。

星幻夜极·2022-11-27 18:41

python-机器学习-决策树-decision tree

标题1.决策树基本概念标题2.构建决策树标题3.gini系数-选择根节点的标准标题4.1分类型变量标题4.2.数值型变量决策树1.1根节点（rootnote)如图所示只有子节点，没有父节点的节点1.2非叶子节点与分支

瑾言-自强不息·2022-11-27 14:02

R语言机器学习系列-决策树回归代码

在模型构建部分，二分类模型与回归模型大致相似，主要在rpart函数中多了parms参数可以设置，其值是一个list，其中可以指定分裂规则，将其设定为gini则构建CART决策树，将其设定为information

Mrrunsen·2022-11-27 06:10

Brice Loskie·2022-11-26 16:39

ML学习笔记——决策树

决策树引例算法简图一些容易纠结的点算法解析算法的基本流程选择最优划分属性信息增益信息熵（informationentropy）信息增益（informationgain）增益率（gainratio）基尼指数基尼值（Gini

myuniverse66·2022-11-26 10:01

决策树之CART分类树

目录一、基尼系数（1）离散型属性（2）连续型属性二、cart算法的步骤三、举个栗子四、代码实现过程总结：一、基尼系数基尼系数（Gini）是一种不等性的度量，经济学上用基尼系数度量收入不平衡的情况，在机器学习中

冰淇淋加点糖·2022-11-26 07:27

【20200415】数据挖掘DM课程课业打卡六之决策树归纳&模型的过分拟合

课程课业打卡六之决策树归纳&模型的过分拟合一、课业打卡六二、知识点巩固1、三个决策树算法2、三种著名的决策树3、表示属性测试条件的方法4、基于连续属性的划分（ID3算法）5、选择最佳划分的度量6、不纯性的测量:GINI7

发芽ing的小啊呜·2022-11-25 21:05

集成学习之决策树

对于决策树的建立，根据节点分裂方法不同，有三种贪心策略，分别是使用Gini指数、香农熵、均方误差进行分裂。不同策略就构成了不同的决策树算法，常用的有ID3算法、C4.5算法、CART算法。

nono_x·2022-11-25 03:49

基于随机森林算法的葡萄酒种类识别

文章目录唠两句1.随机森林算法原理1.1决策树的构建（CART算法）1.2Gini系数1.3随机森林的构建2.数据集来源3.代码实现（核心代码）3.1随机森林函数3.2决策树生成函数3.3决策树决策函数

lzydelyc·2022-11-24 14:07

机器学习---决策树（ID3，C5.0，CART）

目录1.什么是决策树2.决策树介绍3.ID3算法信息熵代码实现信息熵的计算：信息增益python实现信息增益公式4.C4.5算法5.C5.0算法6.CART算法基尼指数Gini指标Python代码实现信息增益的计算

温旧酒一壶~·2022-11-24 09:13

决策树、随机森林、GBDT、LightGBM和XGBoost的重要参数以及调整策略

Math-Model-and-Machine-Learning1、决策树分类决策树模型DecisionTreeClassifier()模型常用的一些超参数及它们的解释criterion：特征选择标准，取值为"entropy"信息熵和"gini

qq742234984·2022-11-23 12:02

学习笔记 | 机器学习决策树

文章目录一、算法原理二、基础知识1.自信息、信息熵与条件熵2.信息增益和增益率3.Gini值和Gini指数三、过拟合与剪枝四、连续值和缺失值处理1.连续值处理2.缺失值处理五、总结通过这篇博客，您将收获如下知识

叶庭云·2022-11-22 13:35

决策树算法原理

常用的选择标准：信息增益、信息增益率、Gini指数。采用不同的评估标准对应不同的决策树算法。ID3：

爱问西瓜爱大树·2022-11-22 04:11

Cart决策树算法原理学习

公式如下：Gini(D)=1−∑pi2Gini(D)=1-\sum{p_i}^{2}Gini(D)=1−∑pi2在分类问题中，样本点属于第i类的概

Yzy_gold·2022-11-22 04:58

机器学习度量方式之基尼不纯度(Gini impurity)和信息熵（Python实现）

决策树是一种简单的机器学习方法。决策树经过训练之后，看起来像是以树状形式排列的一系列if-then语句。一旦我们有了决策树，只要沿着树的路径一直向下，正确回答每一个问题，最终就会得到答案。沿着最终的叶节点向上回溯，就会得到一个有关最终分类结果的推理过程。以下为决策树过程：初始化：#!/usr/bin/python#-*-coding:utf8-*-#@Time:2018/9/617:36#@Aut

余康-数据研究·2022-11-21 11:46

分类回归——CART分类与回归以及Python实现

只不过分类树给出离散值，而回归树给出连续值(通常是叶节点包含样本的均值），另外分类树基于Gini指数选取分割点，而回归树基于平方误差选取分割点。

slx_share·2022-11-20 20:04

Python实现CART决策树

CART决策树前言一、CART决策树算法二、Python代码实现1.计算结点GINI值2.分离数据集3.选择最好的特征4.生成决策树5.测试决策树6.决策树可视化7.主程序部分CART决策分类树所有代码三

ixobgnew·2022-11-20 20:54

机器学习-决策树1基础知识准备

目录决策树的原理：树模型：目录决策树的原理：树模型：决策树的训练与测试熵的作用信息增益：信息增益率GINI系数：连续值怎么办（年龄身高体重等）？

blinnnnk·2022-11-20 14:17

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