Gini 第7页

决策树ID3、CART、C4.5之间的区别

1993年提出的c4.5理论上总的来说，C4.5是基于ID3优化后产出的算法，主要优化了关于节点分支的计算方式，优化后解决了ID3分支过程中总喜欢偏向取值较多的属性ID3是信息增益分支：而CART一般是GINI

songhao22·2020-06-26 13:33

树模型之三种常见的决策树：CART，…

比如P值、方差、熵、Gini指数（基尼指数）、Deviance等作为测量指标。树模型分类：

sjpljr·2020-06-26 12:52

笔记︱风控分类模型种类（决策、排序）比较与模型评估体系（ROC/gini/KS/lift）

悟乙己·2020-06-26 10:22

sklearn决策树--泰坦尼克号幸存者预测

其中：使用信息增益的决策树算法为ID3；使用信息增益率的决策树算法为C4.5；使用Gini指数的决策树算法为CART算法。

嗯_雅娴·2020-06-26 10:25

决策树（二）

CART算法Gini指数我们对以下数据进行分类#CART算法fromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizer#将特征与值的映射字典组成的列表转换成向量

!一直往南方开.·2020-06-26 03:22

常见的机器学习算法（十）决策树、随机森林、极限树

直接调用sklearn的API：fromsklearnimporttree#决策树分类器#module=tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini')module.fit

是鲤鱼呀·2020-06-25 17:48

决策树学习案例

构建决策树（采用gini作为指标）对随机生成的数字进行分类，自变量1004矩阵数字小于10，因变量1001矩阵数字小于2，树的最大深度限制为3层，训练完成之后将树可视化显示。

qq_39898023·2020-06-25 17:01

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

碧空之戈·2020-06-25 15:47

北风网人工智能就业班

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

qq_37507975·2020-06-25 12:54

数据挖掘——决策树

+3TT+4TF-5TT+6FF-7FF-8FF-9TT-10TF-（1）计算以属性A或B为划分的信息熵（Entropy）增益，并说明决策树学习算法选择哪个属性进行划分；（2）计算以属性A或B为划分的Gini

qq_34200964·2020-06-25 07:03

机器学习---回归模型和分类模型的评价指标体系

回归模型评价体系SSE(误差平方和)：R-square(决定系数)AdjustedR-square：分类模型评价体系一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PSI1

qq_24429333·2020-06-25 01:51

决策树面试知识点最全总结（五）——CART分类树

**基尼指数：**分类问题中，假设有K个类，样本点属于第k类的概率为pkp_kpk则概率分布的基尼指数定义为：Gini(p)=∑k=1Kpk(1−pk)=1−∑k=1Kpk2Gini(p)=\displaystyle

qq_16608563·2020-06-24 23:16

李航《统计学习方法》习题8.1

w11,w12,...,w110)=(0.1,0.1,...,0.1)w1i=0.1，i=1,2,....,102、计算各特征的基尼系数（为计算方便，就取深度为1的树）：根据基尼系数的计算公式：求得：gini

魔术师_·2020-06-24 13:03

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

linzhjbtx·2020-06-24 05:16

决策树系列（三）：CART(分类回归树)-详细原理解析

1CART，又名分类回归树有以下特点：（1）CART是一棵二叉树；（2）CART既能是分类树，又能是回归树，由目标任务决定；（3）当CART是分类树时，采用GINI值作为结点分裂的依据；当CART是回归树时

lanyuelvyun·2020-06-24 02:18

【Machine Learning in Action --3】决策树ID3算法

1、简单概念描述决策树的类型有很多，有CART、ID3和C4.5等，其中CART是基于基尼不纯度(Gini)的，这里不做详解，而ID3和C4.5都是基于信息熵的，它们两个得到的结果都是一样的，本次定义主要针对

aizhouqian5537·2020-06-22 13:24

决策树使用与原理

目录声明决策树数据加载训练画图深度为1，叶子节点不算深度标准差：gini导包importnumpyasnpfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearnimportdatasetsimportmatplotlib.pyplotasplt

Wind_know·2020-06-22 08:35

python- 决策树分类器

sklearn库：可以使用sklearn.treeDecision.DecisionTreeClassifier，参数如下：criterion:用于属性选择的准则，可以传入基尼系数‘gini’（默认）或者

TxyITxs·2020-06-22 07:03

数据挖掘-决策树

2.基尼系数（gini）：是度量样本集合不确定性指标。（基尼指数与熵可近似看做是统一概念，都是越大，确定性越差）基尼指数和信息熵的图像：（当熵和基尼指数为0.5时，即确定某件事的概率为50%，

蜘蛛侠不会飞·2020-06-21 06:50

泰坦尼克号决策树预测（附：代码，常用参数，数据集）

操作环境：win10+python3.7，不同环境可能会有些许差异决策树APIsklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=‘gini’,max_depth

me_to_007·2020-06-21 03:28

Data Mining | 二分类模型评估-ROC/AUC/K-S/GINI

目录1混淆矩阵衍生指标1.1ROC1.2AUC1.3K-S1.4GINI1.5小结1混淆矩阵衍生指标上面提到的ACC、PPV、TPR、FPR等指标，都是对某一给定分类结果的评估，而绝大多数模型都能产生好多份分类结果

胡小羊·2020-06-16 15:00

人工智能学习路径

一、数学基础数据分析1）常数e2）导数3）梯度4）Taylor5）gini系数6）信息熵与组合数概率论1）概率论基础2）古典模型3）常见概率分布4）大数定理和中心极限定理5）协方差(矩阵)和相关系数6）

天边的拾荒者·2020-04-08 01:01

SKlearn中分类决策树的重要参数详解

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

CDA数据分析师培训·2020-04-01 06:47

模型验证的常用“武器”—ROC和AUC

，我们经常会面对一连串的模型验证指标，最常用的有ROC&AUC、Gini、PS、K-S等等。那我们不禁会问：1.这个指标怎么定义？2.怎么实现指标计算？3.为什么用这个指标？4.怎么用它评价模型？

peiyang·2020-03-23 23:03

【转】机器学习算法---随机森林实现（包括回归和分类）

如果cart树是分类数，那么采用的计算原则就是gini指数。随机森林基于每棵树的分类结果，采用多数表决的手段进行分类。

徽hero兔·2020-03-22 18:55

15.调参(Tuning hyperparameters)

那么可以表示为:如果你还想对分裂标准进行调参，分别试试gini和entropy，那么就相当要对组参数进行尝试。如下图:所以这就是为什么叫做girdsearc

SpareNoEfforts·2020-03-21 02:59

CART决策树

=连续属性分叉：阈值ε取属性相邻值的平均值，找到Gini

点点渔火·2020-03-07 17:40

【机器学习+python（9）】回归决策树

在分类树切分数据时，主要是对单个离散目标值进行概率统计后用gini指数值来衡量某一属性的数据集纯度，进而选择使gini值最小的属性特征作为划分结点。但是这种方式，

哈希大数据·2020-03-06 01:14

【机器学习（11）】决策树模型：CART分类及回归树可视化

1.决策树模型1）概念：基于树形结构来拟合自变量与因变量之间的关系2）划分算法：选择最佳划分特征及特征中最佳划分点位置的算法（三大类别）ID3:信息增益判断；C4.5:信息增益率判断；CART:GINI

Be_melting·2020-03-05 19:12

python分类分析--决策树算法原理及案例

分类树：基尼系数（GINI

Jalen data analysis·2020-02-24 13:35

总结：机器学习面试之常见决策树异同

1993年提出的c4.5理论上总的来说，C4.5是基于ID3优化后产出的算法，主要优化了关于节点分支的计算方式，优化后解决了ID3分支过程中总喜欢偏向取值较多的属性ID3是信息增益分支：而CART一般是GINI

slade_sal·2020-02-20 12:17

随机森林原理(接着上次的决策树)

随机森林(randomforest)RandomForest流程:bagging(bootstrapaggregation)生成决策树对每一个输入进行所有决策树的过滤使用mean-信息增益或Gini生成评分

椰树上的一只猫·2020-02-15 13:52

随机森林

优点很明显：决策树过拟合问题严重，RandomForest不存在，所以也避免了剪枝的问题；抗噪性好(两个随机采样)速度快，模型简单，精度高能高效应对特征缺失的情况，标量特征和连续特征通吃，无需归一化GINI

点点渔火·2020-02-12 07:31

《Netlogo多主体建模入门》笔记8

8-GINI系数计算与如何使用行为空间做实验首先，我们加入保底机制。

wiki-ray·2020-02-01 23:00

决策树2019-03-11

关于1.1，ID3,C4.5,CART有不同的依据（损失函数）ID3用信息增益C4,5用信息增益率CART用Gini关于1.2，停止分裂依据（1）最小节点数当节点的数据量小于一个指定的数量时，不继续分裂

qb学习笔记·2020-01-08 17:02

纲

数学分析SVD常数e导数/梯度随机梯度下降Taylor展式的落地应用gini系数凸函数Jensen不等式组合数与信息熵概率论与贝叶斯先验古典概型贝叶斯公式先验分布/后验分布/共轭分布常见概率分布泊松分布和指数分布协方差

机器智能·2019-12-19 08:04

腾讯一面

没听懂）gini指数公式信息增益公式增益率公式介绍gan两个编程题：给一个矩阵，元素是int类型，让从左上角到右下角找一条路径，路径上点的和最大，只能往右或往下走。

贰拾贰画生·2019-12-14 00:39

CART算法

CART算法采用gini系数来进行特征的选择与划分。

ybxmCnblogs·2019-12-12 21:00

ID3算法

决策树类的算法最大的不同就是特征的选择标准不同，C4.5采用信息增益比，用于减少ID3算法的局限（在训练集中，某个属性所取的不同值的个数越多，那么越有可能拿它来作为分裂属性，而这样做有时候是没有意义的）,CART算法采用gini

ybxmCnblogs·2019-12-06 20:00

决策树之CART算法

2.假设有k个类别，第k个类别的概率为,则基尼系数表达式为：Gini(p)=(1-)=1-3.对于样本D，如果根据特征A的值把样本分为D1,D2两部分，则在特征A条件下，D的基尼系数Gini(D,A)=

南风寄羽·2019-11-21 20:25

17. 决策树参数实例

使用鸢尾花数据集构建决策树决策树参数1熵/Gini系数作为评判指标2splitter:所有或随机在特征中找最好的切分点3max_features:None(所有值),log2,sqrt,N,特征小于50

十里江城·2019-11-14 11:40

XGBoost: A Scalable Tree Boosting System

XGBOOST是ensembledecisiontree算法系列中的一个改进算法，与常规决策树（复习一下：最大化信息增益（ID3），信息增益率（C4.5）或GINI值（CART））中损失函数为不同，XGBOOST

yue_dbe5·2019-11-08 23:57

王者荣耀：四大美女cosplay合集，这是什么神仙颜值啊！

coser是王者荣耀kpl四位美女主播天云，Gini，灵儿，琪琪你心动没有呢？

王者聚集地·2019-10-25 00:00

机器学习之随机森林实践：手写字识别、天气最高温度预测

RandomForestClassifier(n_estimators=10,criterion=’gini’,max_depth=None,bootstrap=True,random_state=

zhw864680355·2019-10-15 08:23

树模型中特征重要性是如何计算的

使用sklearn里决策树的包，以及iris的数据集，使用基尼系数作为切割点划分依据数据集如下image.png构建决策树，使用gini系数作为切割参数，决策数为cart树。

yangy_fly·2019-08-22 16:11

建模知识3：lift图、Gini图

1、先列出混淆矩阵一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。对一个二分问题来说，会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被预测成正类，即为真正类（Truepositive），如果实例是负类被预测成正类，称之为假正类（Falsepositive）。相应地，如果实例是负类被预测成负类，称之为真负类（Truenegative），正类被预测成负类则为假负类（falsen

乐想屋·2019-08-16 17:46

sklearn.tree.DecisionTreeClassifier()函数解析（最清晰的解释）

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

我是管小亮 :)·2019-08-15 00:00

ROC曲线、AUC、Gini系数和KS值

ROC曲线和AUCROC曲线是指受试者工作特征曲线/接收器操作特性曲线（receiveroperatingcharacteristiccurve），是反应敏感性和特异性连续变量的综合指标，利用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系，它通过将连续变量设定出多个不同的临界值，从而计算出一系列敏感性和特异性，再以敏感性为纵坐标，特异性为横坐标绘制成曲线，曲线下的面积（AUC）越大，诊断准确性越高。最靠近坐标

FriesPeng·2019-07-21 22:45

决策树系列

决策树：特征选择准则信息增益（ID3）信息增益比（C4.5）GINI指数（用于CART中分类树生成）剪枝信息增益（ID3）：其中为所计算的增益值，其中参数为整个训练样本集合，为样本的某一特征。

邓沉香·2019-07-14 09:10

信息（information）、熵（entropy）、信息增益（information gain）、基尼指数（Gini index）的概念

关于对信息、熵、信息增益是信息论里的概念，是对数据处理的量化，这几个概念主要是在决策树里用到的概念，因为在利用特征来分类的时候会对特征选取顺序的选择，这几个概念比较抽象，我也花了好长时间去理解(自己认为的理解),废话不多说，接下来开始对这几个概念解释，防止自己忘记的同时，望对其他人有个借鉴的作用，如有错误还请指出。1、信息这个是熵和信息增益的基础概念，我觉得对于这个概念的理解更应该把他认为是一用名

ITYTI·2019-06-25 21:00

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