引言与直观感受 在机器学习领域，决策树是一种非参数的模型，可以用于分类和回归。这意味着决策树是一种灵活的模型，在我们正确构建的前提下，如果我们添加更多的特征，这并不会增加模型参数的数量。...我们可以看到根节点从包含3个类的50个样本开始，其基尼指数（因为它是一个分类树，基尼指数越低越好）是0.667。 在该节点中，分割不同类别数据的最佳特征是花瓣宽度（以厘米为单位），阈值为0.8。...现在产生两个不是纯节点的子节点，但是其基尼指数很低。...在所有这些节点中，我们也对数据的所有其他特征（萼片长度、萼片宽度和花瓣长度）进行了评估，并计算了它们的基尼指数，然而，给我们最好结果（最低基尼指数）的特征是花瓣宽度。...如上图所示，这里我们用的不是基尼指数，而是MSE（均方误差）。与前面的基于基尼指数的示例一样，我们的树是使用最能减少子节点的MSE的特征/阈值组合构建的。
本节解答了信息增益、基尼指数和熵是如何计算出来的。 在本节，你可以了解到什么是分类树中根节点/决策节点的最佳分割点。...决策树在某个特征和相对应的分割点上进行分裂，从而根据给定的准则（本例中为基尼指数或熵）产生最大的信息增益（IG）。...基尼指数和熵是两个用于衡量节点不纯度的常用准则。 ? 为了更好的理解这些公式，下图展示了如何使用基尼指数准则计算决策树的信息增益。 ? 下图展示了如何使用熵来计算决策树的信息增益。 ?...我不打算对细节进行过多的阐述，但是你应当知道，不同的不纯度度量（基尼指数和熵）通常会产生相似的结果。下图就展示了基尼指数和熵是极其相似的不纯度度量。...我猜测，基尼指数之所以是scikit-learn的默认值，是因为熵的计算过程略慢一些（因为它使用了对数）。 ? 不同的不纯度度量（基尼指数和熵）通常会产生相似的结果。
3.4 基尼指数 基尼指数是另一种数据的不纯度的度量方法，其公式为： 图 5. 基尼指数计算公式 其中 c 表示数据集中类别的数量，Pi 表示类别 i 样本数量占所有样本的比例。...从该公式可以看出，当数据集中数据混合的程度越高，基尼指数也就越高。当数据集 D 只有一种数据类型，那么基尼指数的值为最低 0。...如果选取的属性为 A，那么分裂后的数据集 D 的基尼指数的计算公式为： 图 6....分裂后的基尼指数计算公式 其中 k 表示样本 D 被分为 k 个部分，数据集 D 分裂成为 k 个 Dj 数据集。 对于特征选取，需要选择最小的分裂后的基尼指数。...也可以用基尼指数增益值作为决策树选择特征的依据。公式如下： 图 7. 基尼指数差值计算公式 在决策树选择特征时，应选择基尼指数增益值最大的特征，作为该节点分裂条件。 接下来介绍剪枝。
从上图中可以看出，决策树在产品总和表上工作，也称为析取范式。在上图中，我们预测计算机在人们日常生活中的使用。 在决策树中，主要挑战是识别每个级别中根节点的属性。 此过程称为属性选择。...2、基尼指数 基尼指数是衡量随机选择的元素被错误识别的频率的指标。 这意味着应该首选具有较低基尼指数的属性。 Sklearn支持基尼指数的“基尼”标准，默认情况下，它采用“基尼”值。...在基尼指数中，我们必须选择一些随机值来对每个属性进行分类。...通过增加权重并将每个基尼指数相加： ? 计算变量B的基尼指数: Value >= 3: 12 Attribute B >= 3 & class = positive: ?...通过增加权重并将每个基尼指数相加： ?
熵（entropy）在统计学中是一个很重要的概念，代表着信息的多少。经济学里面衡量贫富差距的基尼系数，以及环境生物学领域衡量物种多样性的辛普森多样性指数，以及免疫组库领域的D50都有异曲同工之妙。...10个人小团体 在上图中，10个人，按照收入排序（升序）后，收入累积的占比。 那么，亲爱的读者，你可以猜测一下，我们中国的代表贫富差距的基尼系数是多少？...，只统计各种收入数值情况在人群出现的频率进行各自公式计算即可。...GINI系数 基尼系数是本来是一个国际通用的经济学概念，用来衡量贫富差距。基尼系数介于0-1之间，基尼系数越大，表示不平等程度越高。...而且基尼系数关心具体每个人的收入情况，换一种说法就是基尼系数与辛普森多样性指数和香农信息熵的输入数据形式其实是不一样的： 输入1和2这两个数，来计算香农信息熵结果是1，辛普森多样性指数是0.5 但是对基尼系数来说
1, 分类误差： 2, 基尼指数： 3, 信息熵： 其中代表每个类的经验概率（empirical portion），k表示类索引。...从上图中，我们看出分类误差损失对我们并没有多大的帮助。另一方面，如果我们使用信息熵损失，在图中的显示则与其不同。 ? 从图中可以看出，我们使用信息熵损失方法分割父区域后，得到的损失将减少。...区域2的话，由于基尼指数并不为零，我们需要下更多功夫。如果我们计算基尼指数，我们可以： 接下来，我们希望看到不同轴上不同位置的分割点如何根据某些评估函数影响该区域的基尼指数。...这样的评估函数，即不确定性函数，可以是： 其中是中的的占比，是新区域的基尼指数。那么，我们希望新的分割区域的基尼指数为零。因此，我们希望最大化原始区域的基尼指数与新区域基尼指数的加权和之差。...因此，我们希望将基尼指数上的减少量设为，不同的分裂点设为，并绘制出函数。 对于上面的例子，首先我们沿着水平轴来查看不同的分裂点。 ?
假设上表中的Edu表示客户的受教育水平，Credit为客户在第三方的信用记录，Loan为因变量，表示银行是否对其发放贷款。根据基尼指数的公式，可以计算Loan变量的基尼指数值： ?...在选择根节点或中间节点的变量时，就需要计算条件基尼指数，条件基尼指数仍然是某变量各取值下条件基尼指数的期望，所不同的是，条件基尼指数采用的是二分法原理。...对于三个及以上不同值的离散变量来说，在计算条件基尼指数时会稍微复杂一些，因为该变量在做二元划分时，会产生多对不同的组合。...以表中的Edu变量为例，一共产生三对不同的组合，所以在计算条件基尼指数时就需要考虑三种组合的值，最终从三种值中挑选出最小的作为该变量的二元划分。条件基尼指数的计算公式可以表示为： ? 其中， ?...假如数据集中包含数值型的自变量，计算该变量的条件基尼指数与数值型自变量信息增益的计算步骤完全一致，所不同的只是度量方法换成了基尼指数。同样，在选择变量的分割点时，需要从n-1个均值中挑选出使 ?
CART算法 ---- CART（classification and regression tree）算法使用基尼指数（Gini Index）作为划分依据。...即基尼值越小，数据集纯度越高。...定义基尼指数： Gini\_index(D,A)=\sum_{v=1}^V\frac{|D^v|}{|D|}Gini(D^v) 若根据outlook来划分，14天中有5天Sunny（2正3负）、5天...CART全称为分类和回归树，还可以实现回归任务，将基尼指数换成误差平方和，最后预测值与真实值满足一定误差内便可接受。...也就是将连续值离散化，得到上述3个离散值，根据是否小于该值来划分，只有C4.5算法和CART算法可以使用连续值，再选择基尼指数最小的分割点来分割该特征，然后再选择基尼指数小的特征作为划分依据。
基尼指数 基尼指数是另一种数据的不纯度的度量方法，其公式为： ? 图 5. 基尼指数计算公式 其中 c 表示数据集中类别的数量，Pi 表示类别 i 样本数量占所有样本的比例。...从该公式可以看出，当数据集中数据混合的程度越高，基尼指数也就越高。当数据集 D 只有一种数据类型，那么基尼指数的值为最低 0。...如果选取的属性为 A，那么分裂后的数据集 D 的基尼指数的计算公式为： ? 图 6....分裂后的基尼指数计算公式 其中 k 表示样本 D 被分为 k 个部分，数据集 D 分裂成为 k 个 Dj 数据集。 对于特征选取，需要选择最小的分裂后的基尼指数。...也可以用基尼指数增益值作为决策树选择特征的依据。公式如下： ? 图 7. 基尼指数差值计算公式 在决策树选择特征时，应选择基尼指数增益值最大的特征，作为该节点分裂条件。 接下来介绍剪枝。
3.4 基尼指数 基尼指数是另一种数据的不纯度的度量方法，其公式为： ? 图 5. 基尼指数计算公式 其中 c 表示数据集中类别的数量，Pi 表示类别 i 样本数量占所有样本的比例。...从该公式可以看出，当数据集中数据混合的程度越高，基尼指数也就越高。当数据集 D 只有一种数据类型，那么基尼指数的值为最低 0。...如果选取的属性为 A，那么分裂后的数据集 D 的基尼指数的计算公式为： ? 图 6....分裂后的基尼指数计算公式 其中 k 表示样本 D 被分为 k 个部分，数据集 D 分裂成为 k 个 Dj 数据集。 对于特征选取，需要选择最小的分裂后的基尼指数。...也可以用基尼指数增益值作为决策树选择特征的依据。公式如下： ? 图 7. 基尼指数差值计算公式 在决策树选择特征时，应选择基尼指数增益值最大的特征，作为该节点分裂条件。 接下来介绍剪枝。
CART算法 CART Classification and Regression Tree(CART) 是决策树的一种用基尼指数来选择属性 (分类) ，或用均方差来选择属性 (回归)顾名思义，CART...算法既可以用于创建分类树，也可以用于创建回归树，两者在构建的过程中稍有差异。...选择基尼指数最小的点为该连续特征的二元离散分类点第m -1次划分。...比如取到的基尼指数最小的点为at，则小于a的值为类别1，大于a的值为类别2，这样就做到了连续特征的离散化，接着采用基尼指数的大小来度量特征的各个划分点。...基尼系数 样本集合 D 的基尼指数（CART） \operatorname{Gini}(D)=1-\sum_{k=1}^{K}\left(\frac{\left|C_{k}\right|}{|D|}\right
我们优先选择这个属性进行计算 信息增益优先选择属性总类别比较多的进行划分 2.信息增益率 维持了一个分离信息度量，通过这个分离信息度量当分母，进行限制 3.基尼增益...1.基尼值： 从数据集D中随机抽取两个样本，其类别标记不一致的概率 Gini（D）值越小，数据集D的纯度越高。...2.基尼指数： 选择使划分后基尼系数最小的属性作为最优化分属性 3.基尼增益： 选择基尼增益最大的点，进行优化划分 4.基尼增益构造过程...（中文） 注意： 1.在中文文本特征提取之前，需要对句子（文章）进行分词（jieba） 2.里面依旧可以使用停用词，进行词语的限制...7.tfidf 1.主要思想： 如果某个词或短语在一篇文章中出现的概率高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类
在具体找分解值的时候采用遍历所有变量的方法，依次计算平方差，选择平方差最小时对应的分解值。 2.2分类树的生成 分类树用基尼指数选择最优特征(与信息增益类似)，同时决定该特征的最优二值切分点。...2.2.1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pk，则概率分布的基尼指数定义为： 对于二分类问题，若样本点属于第一类的概率为p，则概率分布的基尼指数为：Gini(p)=2p(1-...条件基尼指数： 上面公式表示在特征A的条件下，集合D的基尼指数，其中D1和D2表示样本集合D根据特征A是否取某一个可能值a被分割成的两部分。...基尼指数Gini(D)表示集合D的不确定性，基尼指数Gini(D,A)表示经A=a分割后集合D的不确定性。基尼指数数值越大，样本集合的不确定性越大。...在剪枝得到的子树序列T0，T1，...，Tn中独立验证数据集，测试子树序列的T0，T1，...，Tn中各颗子树的平方误差或基尼指数。平方误差或基尼指数最小的决策树被认为是最优的决策树。
经济学里面衡量贫富差距的基尼系数，以及环境生物学领域衡量物种多样性的辛普森多样性指数，以及免疫组库领域的D50都有异曲同工之妙。...基尼系数距离普通人的生活最近，通俗一点来理解： 比如有10个人，他们的月薪都是2万，那么这10个人组成的小团体的基尼系数就是0，说明没有贫富差距 如果他们的月薪都是3万，基尼系数也仍然是0 ，因为大家都一样...1个亿，基尼系数就会接近于1。...GINI系数 基尼系数是本来是一个国际通用的经济学概念，用来衡量贫富差距。基尼系数介于0-1之间，基尼系数越大，表示不平等程度越高。...而且基尼系数关心具体每个人的收入情况，换一种说法就是基尼系数与辛普森多样性指数和香农信息熵的输入数据形式其实是不一样的： 输入1和2这两个数，来计算香农信息熵结果是1，辛普森多样性指数是0.5； 但是对基尼系数来说
基尼指数 基尼指数是另一种数据的不纯度的度量方法，其公式为： 图 5. 基尼指数计算公式 ? 其中 c 表示数据集中类别的数量，Pi 表示类别 i 样本数量占所有样本的比例。...从该公式可以看出，当数据集中数据混合的程度越高，基尼指数也就越高。当数据集 D 只有一种数据类型，那么基尼指数的值为最低 0。...如果选取的属性为 A，那么分裂后的数据集 D 的基尼指数的计算公式为： 图 6. 分裂后的基尼指数计算公式 ?...对于特征选取，需要选择最小的分裂后的基尼指数。也可以用基尼指数增益值作为决策树选择特征的依据。公式如下： 图 7. 基尼指数差值计算公式 ?...在决策树选择特征时，应选择基尼指数增益值最大的特征，作为该节点分裂条件。 接下来介绍剪枝。在分类模型建立的过程中，很容易出现过拟合的现象。
一、基尼指数的概念 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。当集合中所有样本为一个类时，基尼指数为0....二、基尼系数的计算公式 基尼指数的计算公式为： 三、计算示例 我们分别来计算一下决策树中各个节点基尼系数： 以下excel表格记录了Gini系数的计算过程。...我们可以看到，GoodBloodCircle的基尼系数是最小的，也就是最不容易犯错误，因此我们应该把这个节点作为决策树的根节点。...在机器学习中，CART分类树算法使用基尼系数来代替信息增益比，基尼系数代表了模型的不纯度，基尼系数越小，不纯度越低，特征越好。这和信息增益（比）相反。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
实时音视频
