Gini 第4页

数据结构 - 决策树(分类)

决策树一决策树的介绍二决策树的构造使用决策树做预测需要以下过程：1.信息熵2.条件熵(ConditionalEntropy)与信息增益（InformationGain）3.信息增益做特征选择的优缺点4.信息增益比(InfomationGainRatio)5.Gini

辉常努腻·2022-11-20 14:02

Python 决策树分类算法分析与实现

决策树的构建主要需要解决两个问题：（1）树的每次成长，选择哪个属性进行划分，可以参考下面几个标准：AGini系数多分支Gini系数的组合方法B基于熵的信息增益或信息增益率熵的定义信息增益的定义信息增益率的定义

BoBo玩ROS·2022-11-20 13:55

决策树可视化和DecisionTreeClassifier中的参数介绍

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

小白学算法·2022-11-19 09:37

机器学习笔记06:决策树和随机森林

classsklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’,max_depth=None,random

fafagege11520·2022-11-13 11:01

机器学习笔记十七：基于Gini Importance、Permutation Importance、Boruta的随机森林模型重要性评估的比较

目录1.随机森林模型拟合和预测性能1.1样本拆分1.2模型拟合1.3特征重要性1.4PermutationImportance（permutation_importances）1.5Boruta2.特征选择和性能比较2.1基于基尼重要性的特征选择2.2基于排序重要性的特征选择2.3基于Boruta的特征选择2.4预测性能比较1.随机森林模型拟合和预测性能1.1样本拆分X=wine.drop('qu

Amyniez·2022-11-13 11:30

机器学习笔记十六：基于Boruta算法的随机森林（RF）特征重要性评估

文章目录1.Boruta1.1特点1.2参数1.3例子2.决策树的重要性模型2.1Gini系数重要性2.2算法2.3例子2.3.1利用符合正太分布的三个变量综合为一个结果（GiniImportance）

Amyniez·2022-11-11 11:11

机器学习----决策树

一、什么是决策树二、划分依据2.1、熵2.1.1、图解2.1.2、事例2.1.3、信息增益2.1.4、信息增益率2.2、基尼值和基尼指数2.2.1、节点的不纯度impurity2.2.2、基尼值Gini

sakura小樱·2022-11-08 09:12

CART决策树算法

基尼系数Gini(D)表示集合D的不确定性（纯度），Gini(D,A)表示根

wu小胖·2022-11-04 16:26

决策树之算法CART（二）

文章目录前言Cart条件gini步骤实验案例进行Gini计算计算条件Gini分类树剪枝步骤参考：https://www.processon.com/view/link/63637c0d7d9c084cafb49cfe

MioeC·2022-11-04 16:55

机器学习实战教程（二）：决策树基础篇（构建决策树1决策树的构建2信息增益3任务需求4ID3信息增益条件熵计算信息增益5.递归构建决策树递归构建决策树代码6C4.5信息增益率7CATRGini系）

文章目录构建决策树1.决策树的构建2.信息增益3.任务需求4.ID3信息增益条件熵计算信息增益5.递归构建决策树递归构建决策树代码6C4.5：信息增益率7CATR：Gini系数8过拟合与剪枝过拟合Overfitting9

五角钱的程序员·2022-11-04 16:23

sklearn.tree.DecisionTreeClassifier构建决策树

blog.csdn.net/li980828298/article/details/51172744完整的sklearn.tree的介绍参数说明如下：criterion：特征选择标准，可选参数，默认是gini

weixin_43869906·2022-11-04 16:52

如何构建一棵决策树

通过Gini系数,越小的越好以以下的数据为例进行讲解对每个特征做以下统计最终得到那么Gini系数则可以这样计算左右两边都算,然后加权平均得到这个特征的Gini系数刚刚算好了其中一个特征的Gini系数剩下的特征也一并这样计算可

无脑小松鼠·2022-11-04 16:19

机器学习——基于基尼指数构建决策树

都是用来度量数据集的纯度的，公式如下：Pk指的是在数据集中，取得正例的比例，pk'=1-pkGini（D）的值越小说明，数据的纯度越高，例如，给出一些西瓜的数据集，这些数据的西瓜都是好瓜，则说明，pk=1，从而得到Gini

我是小x·2022-11-04 16:19

机器学习算法——决策树3（CART决策树算法）

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。

Vicky_xiduoduo·2022-11-02 23:08

机器学习笔记1——决策树算法（上）

（可以用信息熵Entropy、信息增益Gain或基尼系数Gini等来度量。）例如，我们一般看一个人的身份可以根据性别，年龄，长相，身材等等因素。在这个例子里，性别显然是最明显的区分要素，因此我们会首先

矢頁·2022-11-02 22:29

Python机器学习常用算法模型的使用

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。

水云仙君·2022-10-20 22:03

【菜菜的sklearn课堂】随机森林-分类森林

菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibiliRandomForestClassifier(["n_estimators='warn'","criterion='gini

烧灯续昼2002·2022-10-18 07:42

决策树的Python实现

目录概述决策树决策树的剪枝优缺点决策树的构建特征选择/计算公式不纯度香农熵(Entropy)信息增益(InformationGain)基尼(Gini)指数分支度(InformationValue)信息增益率

不要做码农呀·2022-09-12 17:22

决策树模型及案例（Python）

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

QYiRen·2022-09-12 17:52

sklearn开卷：一、决策树——22.8.9~11

fit接口；第三步就是根据指标对生成的模型进行打分；分类树对应代码：1.1.2分类树与红酒数据集classsklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini

didi_official·2022-08-11 15:57

Chapter 4 决策树和随机森林

目录1信息熵1.1熵1.2联合熵1.3条件熵1.4相对熵1.5互信息1.6Veen图2决策树学习算法2.1信息增益2.2ID3、C4.5、CART3信息增益率与Gini系数3.1定义3.2Gini系数相关讨论

桑之未落0208·2022-07-27 07:18

西瓜书学习笔记---第四章决策树

目录一、题目要求二、数据集介绍三、决策树模型3.1决策树模型介绍3.2决策树算法原理3.2.1决策树的建立3.2.2决策树的划分（1）—信息增益ID33.2.3决策树的划分（2）—Gini指数CART3.2.4

MCMer·2022-07-21 10:01

python决策树怎么选择_机器学习|决策树分类与python实现

目录：1.决策树简介2.决策树生成a)选择标准——熵b)信息增益——ID3算法c)信息增益率——C4.5算法d)Gini系数——CART算法e)评价标准——评价函数3.剪枝操作a)预剪枝b)后剪枝4.决策树的集成

weixin_39616880·2022-06-01 14:48

机器学习|决策树算法与python实现

目录：1.决策树简介2.决策树生成a)选择标准——熵b)信息增益——ID3算法c)信息增益率——C4.5算法d)Gini系数——CART算法e)评价标准——评价函数3.剪枝操作a)预剪枝b)后剪枝4.决策树的集成

最会设计的科研狗·2022-06-01 14:13

机器学习实验二（决策树）

1.2决策树的特点1.3决策树的构造过程1.4决策树的一般流程1.4信息增益1.5信息增益率1.6基尼指数二、划分数据集依据2.1信息增益（ID3），越大越好2.2信息增益率（C4.5）越大越好2.3Gini

Bravo٩·2022-05-29 07:37

决策树CART算法、基尼系数的计算方法和含义

一个数据集的纯度可以用基尼系数来度量Gini(D)=∑k=1∣y∣∑k′≠kpkpk′=1−∑k=1∣y∣pk2\begin{aligned}Gini(D)=\sum_{k=1}^{|y|}\sum_{

志存高远脚踏实地·2022-05-24 07:53

决策树 cart java,决策树--CART树详解

然后计算得到特征体温下数据集的Gini指数，最后我们选择Gain_Gini最小的特征和相应的划分。

Joy瑞·2022-05-24 07:20

决策树———用基尼系数建立决策树

例如label=0和label=1都是5份的时候，每份的概率是0.5使用基尼指数公式计算后，算出该属性的基尼指数为0.5同理可得后面的两个例子，Gini=0.32和0。从这三个样本中看，

qq_45489715·2022-05-24 07:18

决策树--CART算法

文章目录1.Crat算法(分类树)1.1基尼系数1.2连续型特征处理1.3CART算法1.5举例说明1.5代码2.回归树1.Crat算法(分类树)1.1基尼系数CART是基于基尼(Gini)系数最小化准则来进行特征选择

是忘生啊·2022-05-24 07:41

数据科学中的 10 个重要概念和图表的含义

2、基尼不纯度与熵Gini（缺乏同质性的度量）和Entropy（随机性的度量）都是决策树中节点不纯度的度量。对于这两个概念更重要的是要了解它们之间的关系，以便能够在给定

·2022-05-22 11:03

[机器学习]模型评估指标：ROC/AUC，KS，GINI，Lift/Gain, PSI 总结

目录背景介绍一混淆矩阵二ROC曲线和AUC值三KS曲线四GINI系数五Lift,Gain六模型稳定度指标PSI背景介绍在模型建立之后，必须对模型的效果进行评估，因为数据挖掘是一个探索的过程，评估-优化是一个永恒的过程

石莹·2022-05-07 07:28

机器学习决策树作业

机器学习决策树作业作业：（1）编程实现：利用信息增益率作为评定标准，实现根节点的决策树的特征选择（封装为函数，或类）（2）编程实现：利用Gini系数做为评定标准，实现根节点的特征选择（3）比较二者在分类的准确率的差别

T_Y_F666·2022-05-05 07:27

mathmatic engineer

一、数据分析1）常数e2）导数3）梯度4）Taylor5）gini系数6）信息熵与组合数7

aenjon·2022-03-30 07:34

建立一颗最优的决策树 -如何调参，根据决策树进行数据分析

此篇文章主要介绍了如何获得一颗最优的决策树关键思想：要构建一棵完美的树，你需要在信息量最大的特征处拆分树，从而得到最纯的子节点criterion=‘gini’：基尼不纯度是一种误分类的度量，目标是最小化误分类的概率

林丿子轩·2022-03-12 07:58

人工智能最全学习路线

一、数据分析1）常数e2）导数3）梯度4）Taylor5）gini系数6）信息熵与组合数7）梯度下降8）牛顿法二、概率论1）微积

杨广帅·2022-02-12 21:30

人工智能基础

一、数据分析1）常数e2）导数3）梯度4）Taylor5）gini

平平同学爱学习·2022-02-12 21:00

人工智能学习路线

一、数据分析1）常数e2）导数3）梯度4）Taylor5）gini系数6）信息熵与组合数7）梯度下降8）牛顿法二、概率论1）微积分与逼近论2）极限、微分、积分基本概念3）利用逼近的思想理解微分，利用积分

AI每天一点点·2021-10-29 15:52

Task 01：决策树（上）打卡（学习内容简单总结+课后题自解

这层了解比之前仅仅了解三个公式（信息增益、信息增益比、GINI指数好多了）。从sklearn对ID3,C4.5，CART的实现中

小果一粒沙·2021-10-14 20:40

决策树原理

二、算法原理ID3算法1.ID3算法概述2.计算不纯度的方法误差率信息熵Gini(基尼系数)3.公式应用及总结特征4.举例说明5.总结6.ID3的局限性C4.5算法1.C4.5与ID3和CART的区别2

功夫大笨鲨·2021-10-08 20:13

有关SKlearn中的决策树importance

image.pngimportance是gini的增益https://blog.csdn.net/jin_tmac/article/details/87939742?

__李大猫__·2021-06-11 18:58

14.决策树碎碎念

属性选择标准有信息增益（InformationGain）和Gini系数信息增益作为标准时，选择信息增益大的作为分裂点Gini是一种不纯度函数，衡量数据关于类别的纯度，数据均匀分布于各个类别时，不纯度就很大大小规模合适的树树停止生长的条件

袁一帆·2021-05-19 11:57

机器学习路线

一、数据分析1）常数e2）导数3）梯度4）Taylor5）gini系数6）信息熵与组合数7

每天都有新的太阳·2021-05-05 08:37

类模型的评价指标--混淆矩阵，ROC，AUC，KS，GINI，Lift，Gain, PSI 总结

1.混淆矩阵---确定截断点后，评价学习器性能假设训练之初以及预测后，一个样本是正例还是反例是已经确定的，这个时候，样本应该有两个类别值，一个是真实的0/1，一个是预测的0/1TP（实际为正预测为正），FP（实际为负但预测为正），TN（实际为负预测为负），FN（实际为正但预测为负）通过混淆矩阵我们可以给出各指标的值：查全率（召回率，recall，TPR）：样本中的正例有多少被预测准确了，衡量的是查

ghostdogss·2021-04-19 17:08

随机森林

1.2RandomForestClassifierclasssklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=’10’,criterion=’gini

诗云HSY·2021-04-18 07:03

随机森林对特征重要性排序

twomethods:1.Meandecreaseimpurity不纯度降低大概是对于每颗树，按照impurity（gini/entropy/informationgain）给特征排序，然后整个森林取平均

sinat_22510827·2021-02-28 11:56

基于sklearn的决策树实现

决策树参数表示数据预处理分离特征(x)与标签(y)划分训练集与测试集建立模型基础代码交叉验证调参可视化决策树参数表示决策树中有参数如下：DecisionTreeClassifier(criterion="gini

newsunson·2021-01-25 18:45

机器学习笔记1——分类树DecisionTreeClassifier

sklearn提供了两种选择：1）输入”entropy“，使用信息熵（Entropy）2）输入”gini“，使用基尼系数（GiniImpurity）不填默认基尼系数，填写entropy使用信息增益通常就使用基尼系数

小柳同学·2020-12-27 23:57

python随机森林筛选变量_用随机森林分类器和GBDT进行特征筛选

分类树和回归树由目标变量是离散的还是连续的来决定的；目标变量是离散的，选择分类树；反之(目标变量是连续的，但自变量可以是分类的或数值的)，选择回归树；树的类型不同，节点分裂的算法和预测的算法也不一样；分类树会使用基于信息熵或者gini

weixin_39863008·2020-12-11 00:15

数学加强第一节第八课

[toc]Gini系数基尼系数是指国际上通用,用以衡量一个国家或地区居民收入差距的常用指标.Gini系数的生成执行结果:

我是小白呀·2020-11-17 12:59

Python机器学习之决策树

采用红酒的数据进行建模，并绘制分类图tree.DecisionTreeClassifier分类决策树函数原型：sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion="gini

一只怂货小脑斧·2020-09-24 14:07

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