Gini 第6页

Udacity机器学习入门笔记——Random Forest

generated/sklearn.ensemble.RandomForestClassifier.htmlRandomForestClassifier(n_estimators=10,criterion=’gini

沐婉清·2020-08-01 08:08

集成方法（随机森林）

决策树基本算法随机森林算法应用随机森林1、决策树基本算法（1）寻找最优化分节点的办法有信息增益量和GINI系数：①信息增益量：ENt表示原

像在吹·2020-08-01 08:31

Sklearn源码阅读（1）：决策树的两种构造方式

构造方式由栈实现先左后右的构造方式由堆实现提升最高的节点优先被构建二叉的划分方式DecisionTreeClassifier的一些输入参数criterion:string,optional(default=“gini

RRRagnaros·2020-07-30 21:02

[机器学习算法]决策树CART和随机森林模型

1.1分类决策树选择GINI系数作为分裂节点的依据。对

辰星M·2020-07-30 10:36

随机森林的参数（分类树）

其中关于决策树的参数：criterion:”gini”or“entropy”(default=”gini”)是计算属性的gini(基尼不纯度)还是entropy(信息增益)，来选择最合适的节点。

apple-平家物语·2020-07-28 22:08

数据挖掘导论课后习题答案-第四章

第四章（a）Gini=1-(0.5)2-(0.5)2=0.5（b）每个结点的Gini=0，因此总的Gini=0.

KeEN丶X·2020-07-27 16:00

CART决策树算法浅谈（回归树部分）

对于给定的训练数据集，CART通过最小化数据集的GINI系数（分类树）或者基于最小二乘准则最小化输入与输出的总均方误差

会飞的烤鸭1995·2020-07-16 04:54

CART决策树

：1.计算每个特征的基尼指数2.选择基尼指数最小的特征，根据其特征值对数据划分3.去除上步被选择的特征，在每个分支数据集中，重复1，2，3直到数据集不能或不用再次划分详细版：1.计算整个数据集的基尼值Gini2

lcvcl·2020-07-16 01:37

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−∑i=1mf2i（1）显然基尼不纯度越小，纯度越高，集合的有序程度越高，分类的效果越好；（2）基尼不纯度为0时，表示集合类别一致；（3）基尼不纯度最高（纯度最低）时，f1=f2=…=fm=1m，IG(f)=

Inside_Zhang·2020-07-16 01:38

集体编程智慧（决策树）-Gini Impurity 公式推导

以下是《集体编程智慧中的代码》defuniquecounts(rows):results={}forrowinrows:#Theresultisthelastcolumnr=row[len(row)-1]ifrnotinresults:results[r]=0results[r]+=1returnresultsdefginiimpurity(rows):total=len(rows)counts=

duanluyun·2020-07-15 22:14

Interpretable Models - Decision Tree

Thevariancetellsushowmuchtheyvaluesinanodearespreadaroundtheirmeanvalue2、对于分类问题，最小化y的GINI系数，TheGiniindextellsushow

Walter_Silva·2020-07-15 13:38

R语言分类决策树 classification tree

-data[id,]test<-data[-id,]library(tree)library(rpart)mdl=tree(type~.,data=train,split=c("deviance","gini

wildwind0907·2020-07-15 09:56

鸢尾花决策树/随机森林实例——sklearn

本次实践主要通过DecisionTreeClassifier熵/gini系数决策树模型、以及RandomForestClassifier随机森林模型进行分类;训练集：测试集=8:2结果：返回模型评价结果

蝶然·2020-07-12 02:41

决策树-cart

在学习决策树的过程中，cart中提到了Gini系数和Gini指数的计算，下面进行总结。一、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。

星辰大漠·2020-07-11 23:19

CART

如果是分类树，将选择能够最小化分裂后节点GINI值的分裂属性；如果是回归树，选择能够最小化两个节点样本方差的分裂属性。CART跟其他决策树算法一样，需要进行剪枝，才能防止算法过拟合

枫小Q·2020-07-11 17:01

决策树与熵、Gini不纯度计算

要使用决策树，就必须计算不纯度，计算公式有熵和基尼不纯度熵和基尼不纯度计算公式为：[img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0098/3496/7248ded5-a3b7-3f10-8e10-62dec99ef209.jpg[/img]举个例子，假设有样本：[table]||A1|A2||B1|2|8||B2|6|4[/table]则开始的时候，熵值为

imyangjianwei·2020-07-11 08:37

决策树ID3,C4.5,CART

属性信息熵，剪枝，连续，缺失CART:基尼系数、按照属性划分后每个子集合基尼指数加权和（1-概率平方和），二叉树，特征再分裂参数1,criterion:string,optional(default="gini

杨树1026·2020-07-10 18:34

决策树Decision Tree 和随机森林RandomForest基本概念（一）

文章目录一、决策树介绍1.1什么是决策树1.2决策树种类1.3决策树学习过程1.4Entropy(熵)1.5informationgain（信息增益）1.6信息论1.8Gini系数1.9baggingmethod

小麦粒·2020-07-10 18:49

决策树

根据分割方法的不同，决策树可以分为两类：基于信息论的方法（较有代表性的是ID3、C4.5算法等）和最小GINI指标方法（常用的有CART，SLIQ及SPRINT算法等）。前面已经

14142135623731·2020-07-09 14:08

信息熵 GINI系数

熵（entropy）在统计学中是一个很重要的概念，用于特征的选择，衡量结果的不确定性，信息熵越小，结果越简单。信息熵的计算公式：信息熵条件熵：当一个特征固定以后，结果的不确定性即为条件熵：条件熵信息增益：原熵-条件熵，即为这个已确定变量给系统带来的稳定性增益：信息增益H(c)是分类结果的gain当然特征带来的稳定性增益越大越好。但是有个问题，如果一个特征有非常多的value,那么我们一个节点的分支

点点渔火·2020-07-09 01:02

温故而知新-1.决策树，剪枝，RF，adaboost，GBDT，XGBOOST

本文是关键点笔记，不涉及推导决策树构建原理：1.选择划分属性值2.构建，并停止3.剪枝1.划分delta=I(present)-sum(Nvj/N*I(vj))如果信息保留最多，划分最好选择基本公式：gini

鸿凌紫冥·2020-07-08 10:02

【机器学习】sklearn-决策树调参-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

CS青雀·2020-07-06 14:31

scikit-learn中决策树分类DecisionTreeClassifier参数

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

劷鹿·2020-07-06 09:24

决策树——分类决策树

模型原型classsklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’,splitter=’best’,max_depth=None,min_samples_samples_split

小小蒲公英·2020-07-06 02:26

Random Forest（sklearn参数详解)

RandomForestClassifier作记录一、代码怎么写classsklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10,crite-rion=’gini

铭霏·2020-07-05 16:40

sklearn-决策树

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

Jackybored·2020-07-05 05:10

sklearn决策树

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

蓝天ing·2020-07-05 01:48

Python sklearn库中决策树tree.DecisionTreeClassifier()函数参数介绍

使用sklearn中自带的决策树方法简单代码如下：fromsklearnimporttreemode=tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini')mode.fit

安小鑫·2020-07-04 21:29

2.3决策树之基尼系数

在CART里面划分决策树的条件是采用GiniIndex，定义如下：gini(T)=1−sumnj=1p2j其中，(p_j)是类j在T中的相对频率，当类在T中是倾斜的时，gini(T)会最小。

qq_16365849·2020-07-02 16:04

随机森林模型RandomForest scikit-learn参数说明

先看这个类的参数：classsklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10,criterion='gini',max_depth=None

人鱼线·2020-07-02 15:11

决策树Gini系数计算过程详细解答

最近看了篇文章，关于决策树的基尼系数计算过程，很详细，也很完整；文章出处：https://sefiks.com/2018/08/27/a-step-by-step-cart-decision-tree-example/收藏记录一下。Analgorithmcanbetransparentonlyifitsdecisionscanbereadandunderstoodbypeopleclearly.E

ksy_e·2020-07-02 07:00

决策树中的熵、信息增益、信息增益比以及基尼指数

决策树特征的选择有三种方法：信息增益、信息增益比、Gini系数。为了演示上面三种分裂属性的选择，我们选用一个例子来加以说明：通过数据来判断该生物是否为

Tracy_LeBron·2020-07-01 14:49

scikit-learn中随机森林使用详解(参数，属性和方法）

这个类的主要参数和方法如下：类的构造函数为：RandomForestClassifier(n_estimators=10,criterion=’gini’,max_depth=None,min_samples_split

MemoryHeroLi·2020-07-01 11:10

[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ROC曲线和AUC值二KS曲线三GINI系数四Lift,Gain五模型稳定度指标PSI参考另一篇：[机器学习]性能评估指标（精确率、召回率、ROC、AUC)背景介绍在模型建立之后，必须对模型的效果进行评估

曾先森~~·2020-06-30 20:08

特征选择的策略--数据相关性（皮尔逊系数）与gini或者信息熵的的结合

首先特征选择在实际的数据挖掘项目中非常重要，从海量维度的特征中选取出表征明显的特征显得非常的重要。特征选择主要可以从数据相关性角度和信息增益的角度来考虑。数据相关性判断：皮尔逊系数当相关系数为0时，X和Y两变量无关系。当X的值增大，Y也增大，正相关关系，相关系数在0.00与1.00之间当X的值减小，Y也减小，正相关关系，相关系数在0.00与1.00之间当X的值增大，Y减小，负相关关系，相关系数在-

小毅心·2020-06-30 00:02

决策树（信息熵—GINI）计算习题

文章目录1有以下二分类问题训练样本GINI计算2有以下二分类问题数据集。

SongpingWang·2020-06-29 20:08

决策树的优点和缺点

简单粗暴来说:ID3使用信息增益作为选择特征的准则；C4.5使用信息增益比作为选择特征的准则；CART使用Gini指数作为选择特征的准则。

御剑归一·2020-06-29 19:51

李宏毅机器学习（八）

一、Gini指数1.定义Gini指数（基尼指数）：表示在样本集合中一个随机选中的样本被分错的概率。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。

Cjv Chen·2020-06-29 11:59

Python实现决策树2(CART分类树及CART回归树)

接上篇CART算法的全称是ClassificationAndRegressionTree，采用的是Gini指数（选Gini指数最小的特征s）作为分裂标准,同时它也是包含后剪枝操作。

hanzi5·2020-06-29 08:00

决策树3:基尼指数--Gini index（CART）

原理：既能做分类，又能做回归。分类：基尼值作为节点分类依据。回归：最小方差作为节点的依据。节点越不纯，基尼值越大，熵值越大方差越小越好。总体的基尼值：0.343##代码实践#整个c4.5决策树的所有算法：importnumpyasnpimportoperatordefcreatDataSet():"""outlook->0:sunny|1:overcast|2:raintemperature->0

The Silencer·2020-06-29 06:19

AI人工智能顶级实战工程师课程大纲

课程名称内容阶段一、人工智能基础—高等数学必知必会1.数据分析"a.常数eb.导数c.梯度d.Taylore.gini系数f.信息熵与组合数g.梯度下降h.牛顿法"2.概率论"a.微积分与逼近论b.极限

weixin_34175509·2020-06-28 12:00

Machine Learning 学习大纲

机器学习高等数学基础数据分析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）牛顿法概率论1）线性空间及线性变换2）矩阵的基本概念3）状态转移矩阵4）特征向量5

QuentinnYANG·2020-06-28 12:19

机器学习入门-显示特征重要性的排序

根据每一个特征分类后的gini系数之和除于总特征的gini系数来计算特征重要性importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#显示出随机森林特征的重要性，并做条形图

weixin_33735676·2020-06-28 04:49

评分模型的检验方法和标准&信用评分及实现

评分模型的检验方法和标准通常有：K-S指标、交换曲线、AR值、Gini数等。

weixin_33670713·2020-06-28 03:17

决策树属性选择度量总结

一.决策树归纳发展历程：ID3-->C4.5-->CART二.常用度量方法常见的度量方法有：信息增益，增益率，基尼指数(Gini指数)例子：判断一个用户是否会购买电脑的数据，下面的计算都是以这里例子的数据作为计算

weixin_30725467·2020-06-27 23:46

评分卡系列（三）：分类学习器的评估

一般有三种角度可以来评估：评分卡分类划分的准确程度，如错误率、准确率、召回率、F1评分卡的判别能力，评估评分卡将好人和坏人分离开的程度，如KS统计量、ROC曲线、GINI系数

weixin_30302609·2020-06-27 15:01

人工智能通识-科普-Gini基尼系数

欢迎关注我的专栏(つ•̀ω•́)つ【人工智能通识】【汇总】2019年4月专题经济学中的基尼系数和决策树中的基尼杂质（不纯度）是不同的概念。基尼系数Ginicoefficient基尼指标Giniindex或基尼系数Ginicoefficient是意大利统计学家科拉多·基尼CorradoGini在1912年制定的分布的统计指标。也有硬把基尼指标称为基尼指数的，从英文上看index和指数无关，应该是翻译

zhyuzh3d·2020-06-27 10:08

人工智能学习之路

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

红叶骑士之初·2020-06-27 01:50

sklearn中随机森林的参数

一：sklearn中决策树的参数：1，criterion:”gini”or“entropy”(default=”gini”)是计算属性的gini(基尼不纯度)还是entropy(信息增益)，来选择最合适的节点

CJK_·2020-06-27 00:53

机器学习经典算法详解及Python实现--CART分类决策树、回归树和模型树

决策树创建过程分析了信息混乱度度量Gini指数、连续和离散特征的特殊处理、连续和离散特征共存时函数的特殊处理和后剪

suipingsp·2020-06-26 15:43

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