Gini

手算决策树特征选择问题

手算决策树特征选择特征选择问题熵（entropy）条件熵信息增益信息增益比信息增益和信息增益比区别基尼指数（Gini）小结手算过程题目求解：参考书籍：特征选择问题特征选择，就是选择数据中能够具有分类能力的特征
我爱科研·2019-06-24 23:40

决策树③——决策树参数介绍（分类和回归）

中机器学习Sklearn库中决策树的使用参数决策树既可以做分类，也可以做回归，两者参数大体相近，下面会先介绍分类，再对回归不一样的参数做单独说明一、分类参数1、criterion:特征选取方法，可以是gini
数据小斑马·2019-06-22 09:02

Machine_Learning_2019_Task 10 CART

Machine_Learning_2019_Task10CART要求学习Gini指数学习回归、分类树剪枝CART树目标变量是类别型——分类树：Gini指数目标变量是连续型——回归树：平方误差最小化(前期
Hirotransfer·2019-06-18 17:42

Machine_Learning_2019_Task 8 决策树

Machine_Learning_2019_Task8决策树ID3（基于信息增益）C4.5（基于信息增益比）CART（Gini指数）扩充：学习CART的生成(回归树模型)【参考统计学习方法】熵：H(x)
Hirotransfer·2019-06-11 15:12

随机森林算法Matlab实现

随机森林算法Matlab实现瞎BB代码计算当前自身gini系数求最优划分点及其gini系数对data中按decision属性值从小到大排列生成结点生成随机采样样本数据生成决策树评价函数随机森林样本决策函数正确率计算函数主函数样本数据瞎
「已注销」·2019-05-25 18:32

随机森林算法Matlab实现

随机森林算法Matlab实现瞎BB代码计算当前自身gini系数求最优划分点及其gini系数对data中按decision属性值从小到大排列生成结点生成随机采样样本数据生成决策树评价函数随机森林样本决策函数正确率计算函数主函数样本数据瞎
「已注销」·2019-05-25 18:32

我对洛伦兹曲线与GINI系数的一点看法

数据分析有时需要针对单变量进行数据描述，有时需要针对多变量之间的关系进行数据描述，洛伦兹曲线就是为描述多变量间关系而服务的。洛伦兹曲线即累计频数分布曲线，用于分析社会财富、土地、工资分配是否公平的问题。洛伦兹曲线不单可以表达收入分配，更多的是表达两个分布间的关联，可以理解为一个东西在另一个东西中分配的集中程度。下面举一个例子来说明，利用收入将人口进行分组，共有两组，一个是人口组，一个是收入组。这里
许卉·2019-05-17 23:20

大白话5分钟带你走进人工智能-第二十七节决策树系列之预剪枝和后减枝和叶子结点如何表达(6)

有Gini系数，MSE等。3、它什么时候停止？4、叶子节点怎么表达。对于分类来说是类别，对于回归来说是叶子节点内的平均数。这一节我们讲解决策树中的何时停止问题。
L先生AI课堂·2019-05-17 11:00

大白话5分钟带你走进人工智能-第二十五节决策树系列之信息增益和信息增益率(4)

它办的事跟Gini系数一样，也是评价纯度，但是它更客观一点，但它算起来比Gini系数稍慢一点，它办的事跟Gini系数一样，也是评价纯度，但是它更客观一点，算起来比Gini系数稍慢一点，更准确一点。
L先生AI课堂·2019-05-14 11:00

大白话5分钟带你走进人工智能-第二十四节决策树系列之分裂流程和Gini系数评估(3)

第二十四节决策树系列之分裂流程和Gini系数评估(3)上一节中我们讲解了决策树的数学表达形式，本节的话我们讲解决策树的分裂流程以及分裂条件的评估。
L先生AI课堂·2019-05-13 11:00

双法师阵容，这样的法伤雨谁顶得住啊！

（傲娇脸）虽然借着五五开黑节的东风上了一波分，但是妲己宝宝并没有因此而骄傲自满，今天又厚着脸皮地跑去找Gini和瓶子大大取经了！
王者荣耀·2019-05-06 00:00

CART决策树和随机森林

CART分裂规则将现有节点的数据分裂成两个子集，计算每个子集的giniindex子集的Giniindex:\(gini_{child}=\sum_{i=1}^Kp_{ti}\sum_{i'\neqi}p
sunwq06·2019-04-29 09:00

射手哪里跑！盘古套路助你排位一路碾压

既然自己想不到，那么就去找Gini和瓶子大大，他们肯定有办法！他们表示，当前版本的射手确实火力强大，但不代表他们可以为所欲为。
王者荣耀·2019-04-27 00:00

敢抓这对英雄组合，结局就是被瞬间反打！

今天Gini与瓶子主持的上分拍档告诉你，是有滴！
王者荣耀·2019-04-19 00:00

评分卡模型的种类及流程——数据准备、WOE分箱以及模型评估

信用分1、FICO信用分简介2、FICO信用分的评判因素数据准备1、需要排除异常行为2、解释指标的选择3、目标变量的确立变量分箱——WOE转换评分的计算与分值分配模型的评价——模型区分度1、KS值2、GINI
爆炒小青蛙·2019-04-18 15:45

决策树CART算法原理详解

CART分类树CART分类树适用于预测结果为离散型数据的情况下，主要是计算每一组特征的Gini系数增益来确定决策树划分的优先规则，主要是采用一种二分方法，当一列特征有K个类别，第k个类别概率为pk时，其计算
Sherry沫小阳·2019-04-13 20:48

奶妈加奶爸，打遍天下都不怕！

毕竟留给S14赛季的时间已经不多了~今天，妲己宝宝找来了GINI和瓶子两位大大，给召唤师们推荐一对在排位中十分实用的上分组合！他们就是扁鹊与蔡文姬啦，究竟这对组合的强势之处在哪？
王者荣耀·2019-04-05 00:00

红色闪电免控狂奔，一声惊雷稳收五杀！

妲己宝宝又双叒去请教瓶子和Gini啦！瓶子&Gini异口同声：这不就是暗信嘛！红色闪电平地惊雷上分拍档在新版本中，能随意控制自己发型的御发男
王者荣耀·2019-03-30 00:00

ID3 与 C4.5

决策树（DecisionTree）是一种基本的分类与回归方法（ID3、C4.5和基于Gini的CART可用于分类，CART还可用于回归）。
展希希鸿·2019-03-26 21:50

DecisionTreeClassifier(一):参数说明

sklearn库中该分类器有如下参数：fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier;model=DecisionTreeClassifier(criterion='gini
JohnsonSmile·2019-03-25 18:29

sklearn 决策树DecisionTreeClassifier()参数详解

details/51172744使用sklearn中自带的决策树方法简单代码如下：fromsklearnimporttreemode=tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini
JohnsonSmile·2019-03-25 17:34

5秒强控，贴脸倾泻火力！月映明灯组合强在哪？

马上走进由峡谷王牌解说瓶子、Gini主持哒峡谷上分干货栏目——《上分拍档》建议在Wi-Fi环境下围观月映明灯组合分析一对好的组合，不一定是每个人都
王者荣耀·2019-03-22 00:00

上分拍档丨 墨子配上ta，远程送对手回家！

今天瓶子和GINI就来满足大家的要求，推荐一对攻击距离超长的上分组合：墨子+百里守约！根据妲己宝宝的了解，墨子+百里守约的组合一定是打射程优势，但具体的打法到底是怎么样呢？
王者荣耀·2019-03-15 00:00

上分拍档丨野区霸道总裁组合，连环壁咚让你无法挣脱

今天妲己宝宝听说瓶子和Gini又研究了一套上分组合，听说非常的霸道哦！想知道是哪两位英雄搭配吗？现在一起来看看吧！
王者荣耀·2019-03-09 00:00

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·2019-03-08 15:51

机器学习面试必知：知识点大全（持续更新中）

如何防止过拟合5、LR分布式训练怎么做6、LR为什么使用Sigmoid7、SVM的损失函数8、SVM的推导过程9、SVM怎么扩展到多分类问题10、SVM分类泛化，SVM回归泛化11、LR和SVM的区别12、Gini
Neekity·2019-03-05 14:25

第8章 提升方法(AdaBoost)课后习题解答

现在是利用cart树的gini指数找参考：传送门
breeze_blows·2019-02-13 09:40

《机器学习》第4章 决策树

基尼指数：Gini是从数据集随机抽两个样
andyham·2019-01-18 00:36

【数据准备】_变量分析和随机抽样_python &R

1.单变量分析计算gini值，或者iv或者ks见另一篇文章2.多变量分析计算皮尔逊相关系数pythonimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsdata3
changzoe·2019-01-15 19:52

迹象权数WOE、信息值IV、kS值、GINI系数

WOE=ln(累计正样本占比/累计坏样本占比)IV=（累计正样本占比-累计坏样本占比）*WOE信息值(IV)预测能力0.9太高，可能有问题GINI系数分别以纵轴及横轴表示分数由高至低及好坏客户的累积百分比
m0_38093796·2019-01-08 18:48

人工智能知识体系

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
围子先生·2018-12-13 15:39

树模型几个知识点

，用信息增益率选择分裂特征，遇到连续特征的时候，依次二分样本，根据信息增益获得最佳分割点ID3和C4.5都只能处理分类问题，CART既能处理分类问题，又能处理回归问题CART分割点的选择粒度更细，根据GINI
OliverChrist·2018-12-04 16:04

KS值和GINI系数

有效性指标中的区分能力指标：KS(Kolmogorov-Smirnov)：KS用于模型风险区分能力进行评估，指标衡量的是好坏样本累计分部之间的差值。好坏样本累计差异越大，KS指标越大，那么模型的风险区分能力越强。KS的计算步骤如下：1.计算每个评分区间的好坏账户数。2.计算每个评分区间的累计好账户数占总好账户数比率(good%)和累计坏账户数占总坏账户数比率(bad%)。3.计算每个评分区间累计坏
buptdavid·2018-11-20 20:26

决策树算法实现（以ID3为例）

决策树之训练过程在于建树，树结构的建立过程是递归的，关键步骤是选择属性进行划分数据集，选择划分的策略引出了各种版本决策树，ID3、C4.5和CART，其中前两种基于信息论，CART采用GINI系数对属性进行划分
david_hnu·2018-11-20 12:07

算法工程师

算法或理论涉及到的数学知识：算法或理论涉及到的数学知识贝叶斯分类器随机变量，贝叶斯公式，随机变量独立性，正态分布，最大似然估计决策树概率，熵，Gini系数KNN算法距离函数主成分分析协方差矩阵，散步矩阵
Alien_lily·2018-11-01 09:46

Gini和AUC的关系（Gini=2AUC-1真的成立吗？）

gini系数通常被用来判断收入分配公平程度。  
William_Dong·2018-10-31 09:41

最新Python机器学习和算法高级版视频教程

机器学习的数学基础1-数学分析1.机器学习的一般方法和横向比较2.数学是有用的：以SVD为例3.机器学习的角度看数学4.复习数学分析5.直观解释常数e6.导数/梯度7.随机梯度下降8.Taylor展式的落地应用9.gini
DRAP3179·2018-10-22 14:22

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DRAP3179·2018-10-22 14:22

决策树实现

树模型参数解释criterionginiorentropy：选择决策树剪枝使用gini系数或者是熵值法splitterbestorrandom：选择在所有特征中找最佳切分点或在部分特征中找最佳切分点max_depth
cuitwsy·2018-10-21 11:23

决策树中的熵、条件熵、信息增益和Gini指数计算示例

文章目录信息熵条件熵信息增益公式计算Gini指数计算示例信息首先我们从什么是信息来着手分析：I(X=xi)=−log2p(xi)I_{(X=x_i)}=-log_2p(x_i)I(X=xi)=−log2p
PIPIXIU·2018-10-09 13:53

python机器学习应用mooc_(3)决策树

sklearn参数设置sklearn中使用sklearn.tree.DecisionTreeClassifier创建决策树主要参数有：criterion：用于选择属性的准则，’gini’代表基尼
Candlelight_yujia·2018-09-13 17:42

4.4.2分类模型评判指标（四） - ROC，AUC，GINI，KS，Lift，Gain，MSE总结

简介分类模型的评判指标光是图就有好多，ROC，AUC，GINI，KS，Lift，Gain，MSE，这些有些是图有些是指标，放在一起乱七八糟搞得人分不清东南西北。所以这里我先整体给大家一个直观的介绍。
Orange_Spotty_Cat·2018-09-05 16:24

牛顿法推导

x0点可以计算n阶导数,则有Taylor展开如果取x0=0,则有Taylor的麦克劳林公式.Taylor公式的应用1:函数值计算计算exex则我们现在的关键就是计算k和rTaylor公式的应用2:解释Gini
随机漫步_·2018-07-22 18:39

RF和GBDT和Xgboost的异同总结，加上lightgbm

Bootstrap思想，Bootstrap是一种有放回的抽样方法思想不同点：基类器：RF用的回归树或者分类树，GBDT和xgboost用的是CART(回归树)分裂节点：RF：根据选择的树类型来选择是熵或者信息增益或GiNi
asdasdasdasasd1111·2018-07-01 20:38

【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·2018-06-12 08:23

sklearn学习笔记：决策树

1.DecisionTreeClassifier参数介绍：参数取值criterion特征选择标准‘gini’（default），表示基尼系数，为CART算法；‘entropy’，表示信息增益，为ID3算法
Chloe_0906·2018-05-21 17:14

决策树

在sklearn库中,可以使用sklearn.tree.DecisionTreeClassifier创建一个决策树用于分类,其主要参数有:•criterion:用于选择属性的准则,可以传入“gini”代表
闫_锋·2018-05-21 16:43

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
猪逻辑公园·2018-05-18 17:47

随机决策森林中的 “mean decrease accuracy” 和 “mean decrease gini” 都是什么

最近写的系统需要用到随机决策森林，使用了一份网上的随机决策森林的包，这份代码实现的非常棒，速度非常快。但是遇到一个问题，训练好了一个随机决策森林后，我想知道在训练好的模型中，哪些feature是更具有代表性的，所以我统计了每棵树使用feature的频率，但是发现feature的使用频率都差不多。从频率上无法判断那些特征对模型的影响更大。在代码的实现注释中，我发现了这样两种指标：meandecrea
Xuefeng_BUPT·2018-05-05 16:19

Random Forest（sklearn参数详解)

RandomForestClassifier作记录代码案例：classsklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10,crite-rion=’gini
Dawei_01·2018-04-28 11:01
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