Python中的加权基尼系数 - 腾讯云开发者社区

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合理的基尼系数_基尼系数为1表示

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。

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信息熵和基尼系数_信息熵和基尼系数

一、基尼系数是什么？ 1)定义下面是摘自李航《统计学习方法》中基尼系数的定义，非常清晰。 2)基尼系数有什么意义？...) 基尼系数为方案一的类别集中度比方案二要高，而基尼系数为方案一基尼系数的特质是： 1) 类别个数越少，基尼系数越低; 2)类别个数相同时，类别集中度越高，基尼系数越低。...当类别越少，类别集中度越高的时候，基尼系数越低；当类别越多，类别集中度越低的时候，基尼系数越高。...【类别集中度是指类别的概率差距，0.9+0.1的概率组合，比起0.5+0.5的概率组合集中度更高】二、熵 1）熵是什么？下面是摘自李航《统计学习方法》中熵的定义。

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基尼系数直接计算法_基尼系数简单的计算方法

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。使用两种方法，通过python计算基尼系数。在sql中如何计算基尼系数，可以查看我的另一篇文章。两篇文章取数相同，可以结合去看。...文章中方法1的代码来自于：（加入了一些注释，方便理解）。为精确计算。如果对于基尼系数概念不太清楚，可以看原文的第一部分。...基尼系数计算方法 – longwind09 – 博客园方法2和3借鉴资料：方法2和3是近似算法。其中方法3:只适用于一些特殊情况。...通过简化推到多个梯形面积求和公式，得到一个比较简单的公式，就是链接2中结尾的公式。如果分组的数量跟样本数量相同，就可以得到精确的数字，计算出来的基尼系数跟上面方法1的结果相等。...如果分组数量降低，获得的基尼系数将稍低于准确的基尼系数，因为更多的将非直线的曲线假设成了直线，即梯形的一边。

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python计算基尼系数_PHP算法

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君基尼系数是指国际上通用的、用以衡量一个国家或地区居民收入差距的常用指标。是20世纪初意大利经济学家基尼，于1922年提出的定量测定收入分配差异程度的指标。...这个数值被称为基尼系数或称洛伦茨系数。如果A为零，基尼系数为零，表示收入分配完全平等；如果B为零则系数为1，收入分配绝对不平等。该系数可在零和1之间取任何值。...收入分配越是趋向平等，洛伦茨曲线的弧度越小，基尼系数也越小，反之，收入分配越是趋向不平等，洛伦茨曲线的弧度越大，那么基尼系数也越大。如果个人所得税能使收入均等化，那么，基尼系数即会变小。...基尼系数最大为“1”，最小等于“0”。基尼系数越接近0表明收入分配越是趋向平等。...，并加总，即得到近似B的面积: 因此基尼系数的计算公式为：例子：用户补贴从小到大排列，均分n=100份，前1%用户的总补贴，(0%-2.0%) 用户的总补贴，。。。

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基尼系数excel计算方法_excel计算基尼系数步骤

我真的是个计算基尼系数的小能手，在excel、python、hive上都凑齐了。。。 excel如下图所示：第一行显示的是，该列标黄色框内的公式。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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手撕-基尼系数

基尼系数是国际上最常用的分析国民收入分配格局的方法，度量分配的均衡性或差异程度。常用两种计算方法，一是：拟合曲线法、二是：直接计算。我们模拟两个列数据：累计人数占比、累计收入占比。...洛伦兹曲线的拟合模型为：曲线拟合法，可以借助统计回归算法和计算机实现快速省力的计算，但是模型的拟合度依赖需要足够多的样本来减少误差。...将人按照收入单调递增的顺序排列，并等分为n组这里我们将人分为15组（每组是等分的10人），计算出了各组的收入占比，也计算了收入等级*收入占比值。...由公式可以计算出基尼系数：由此可见，直接计算比模型拟合计算的精度更高，准确性也依赖样本量及分组的数量。...直接计算我们可以用python实现一键计算： # encoding=utf-8 #每个人的收入样本数据 inconme_sample = [1,2,3,3,4,4,4,4,5,5,5,5,6,6,7,8,9,8,11,11,11,12,13,45,88,99,100,120,120,180

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决策树基尼系数算法

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。...连续特征处理具体思路: 有m个样本，从小到大排列，取相邻两样本值的平均数做划分点，一共取m - 1个其中第m个划分点分别计算以这m-1个点作为二元分类点时的基尼系数。...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

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基尼系数简单算法_python简单计算器代码

-何史提的回答）https://www.zhihu.com/question/20219466/answer/25936162 简单的说明（吐槽）：最近对基尼系数有点感兴趣，于是就基于面向百度搜索的方法...（）写了一个python计算基尼系数的小文件（手动狗头）。...print("\n基尼系数是%f"%gini_coef(wealths)) 测试代码：首先是计算绝对平均的情况我新建了一个“绝对平均”的txt文档，里面有100行数据，每一列都是1000，代表着...在这种绝对平均的情况下，基尼系数为0。跑一下程序，发现结果确实为0。...在这种绝对不平均的情况下，基尼系数为1。跑了一下程序，却发现结果是0.99。呃，有没有大佬告诉一下我比较可靠的原因，现在我已经将原因归到（甩锅）电脑处理浮点数运算本来就不准确这个事实了。

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机器学习入门 12-4 基尼系数

基尼系数最小，说明不确定性越低，换句话说，系统是最确定的，因为所有数据都在第一个类别中，没有任何的不确定性。通过上面的例子可以看出，基尼系数和信息熵一样，都可以用来做数据不确定性度量的指标。...此时绘制的基尼系数曲线假设系统中只有两个类别，如果系统中有三个类别的话，绘制出来的基尼系数函数就是一个立体的曲面。...当系统中每一个类别都是等概率的时候，不确定性最高，此时计算出来的基尼系数值最大；当系统偏向于某一个类别，相当于有了一定程度的确定性，基尼系数会逐渐降低，直到系统整体都在某一个类别中 p = 100\%...： 0.5 左分支的基尼系数为 0.0，这是因为划分后的左分支中包含同一类别的全部数据 (sklearn中绘制决策树的决策边界中蓝色的样本点)，因此不需要继续进行划分。...信息熵 VS 基尼系数在决策树的构建过程中，对于每个节点中数据的划分标准不仅有信息熵 (entropy) 还有基尼系数 (gini)。接下来对这两种标准进行对比。信息熵的计算比基尼系数稍慢。

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基尼系数近似计算：sql （hive）实现简单高效

通过近似的方法，如何在sql中计算基尼系数。如何在python中实现基尼系数计算的两种方法，可以查看我的另一篇文章。两篇文章取数相同，可以结合去看。...如果想加深对基尼系数计算的逻辑：可查看文章基尼系数计算方法 – longwind09 – 博客园。...如果样本数量为100个，如果分组数量为100，近似的方法取得的结果跟实际值相等。但随着分组数量的减少，精确度也减少。本文是在hive中实现，需要使用到hive中的over函数。...606, 906, 549 , 487, 552, 796, 454, 301, 914, 635, 304, 503, 688, 631, 705 */ -- 计算基尼系数时候先进行...-- 可见我的另一片使用pyhton计算基尼系数的文章。

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决策树：什么是基尼系数（“杂质增益指数系数”辨析）「建议收藏」

那么两者都提到并作为默认标准的基尼系数是什么？...名词辨析你在不同的地方往往能看到关于基尼的不同名词，我查询了一大堆文献，发现它们的使用遵循以下规律：基尼杂质系数/基尼不纯系数(Gini Impurity):等效于我们通常说的基尼系数，在上面提到的分类器文档里的就是它...基尼增益系数/基尼系数增益(Gini Gain):表征某个划分对基尼系数的增益，使用原基尼杂质系数减去按样本占比加权的各个分支的基尼杂质系数来计算，计算方法在后面将提到。...解决方法就是基尼杂质系数。示例1:整个数据集我们来计算整个数据集的基尼杂质系数。如果随机选择一个数据点并随机给它分类，我们错误分类数据点的概率是多少?...对这个划分：我们已经计算了基尼系数杂质: 划分前(整个数据集):0.5 左分支:0 右分支:0.278 我们将基于每个分支中的样本占比来进行加权来以确定划分的基尼增益。

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R语言中自编基尼系数的CART回归决策树的实现

要计算基尼系数我们只需构造列联表，然后计算上面给出的数量。首先，假设只有一个解释变量。我们将样本一分为二，并使用所有可能的分割值然后，我们为所有这些值计算基尼系数。结是使基尼系数最大化的值。...我们通过寻找最佳第二选择来重申：给定一个根节点，考虑将样本一分为三的值，并给出最高的基尼系数，也就是说，我们在上一个结的下方或上方分割。然后我们进行迭代。...,u[k],"\n") + + + } knot 69 0.3025479 knot 133 0.5846202 knot 72 0.3148172 knot 111 0.4811517 第一步，基尼系数的值如下...我们得到以下基尼系数图（作为第二个节点的函数） ? 当样本在0.6左右分裂（这成为我们的第二个节点）时最大。...为了找到第一个节点，我们考虑了两个分量的所有值，然后再次保持最大化基尼指数的值， > plot(u1,gini[,1],ylim=range(gini),col="green",type="b",

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R语言中自编基尼系数的CART回归决策树的实现

要计算基尼系数我们只需构造列联表，然后计算上面给出的数量。首先，假设只有一个解释变量。我们将样本一分为二，并使用所有可能的分割值，即然后，我们为所有这些值计算基尼系数。...结是使基尼系数最大化的值。有了第一个节点后，我们将继续保留（从现在开始将其称为）。...我们通过寻找最佳第二选择来重申：给定一个根节点，考虑将样本一分为三的值，并给出最高的基尼系数，因此，我们考虑以下分区或这个也就是说，我们在上一个结的下方或上方分割。然后我们进行迭代。...我们得到以下基尼系数图（作为第二个节点的函数）当样本在0.6左右分裂（这成为我们的第二个节点）时最大。...K-Means聚类实战研究 8.用R进行网站评论文本挖掘聚类 9.Python中的Apriori关联算法市场购物篮分析 10.通过Python中的Apriori算法进行关联规则挖掘 11.使用LSTM

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Python中的加权随机

我们平时比较多会遇到的一种情景是从一堆的数据中随机选择一个, 大多数我们使用random就够了, 但是假如我们要选取的这堆数据分别有自己的权重, 也就是他们被选择的概率是不一样的, 在这种情况下, 就需要使用加权随机来处理这些数据...加速搜索上面这个方法看起来非常简单, 已经可以完成我们所要的加权随机, 然是最后的这个for循环貌似有些啰嗦, Python有个内置方法bisect可以帮我们加速这一步 import random import...去掉临时变量其实在这个方法里面totals这个数组并不是必要的, 我们调整下策略, 就可以判断出weights中的位置 def weighted_choice(weights): rnd = random.random...使用accumulate 在python3.2之后, 提供了一个itertools.accumulate方法, 可以快速的给weights求累积和 >>>> from itertools import...参考文章: Weighted random generation in Python 本文发表在致趣技术团队博客, 加入致趣

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Numpy 实现基尼指数算法的决策树

基尼系数实现决策树基尼指数 \operatorname{Gini}(D)=1-\sum_{k=1}^{K}\left(\frac{\left|C_{k}\right|}{|D|}\right)^{2}...特征 A 条件下集合 D 的基尼指数： \operatorname{Gini}(D, A)=\frac{\left|D_{1}\right|}{|D|} \operatorname{Gini}\left...D|} \operatorname{Gini}\left(D_{2}\right) import numpy as np def calculate_gini(labels): # 计算标签的基尼系数...> threshold left_labels = labels[left_mask] right_labels = labels[right_mask] # 计算左右子集的基尼系数...left_gini = calculate_gini(left_labels) right_gini = calculate_gini(right_labels) # 计算基尼指数

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从零学习：详解基于树形结构的ML建模——决策树篇

在决策树中，它表示的是模型的不纯度。基尼系数越小，不纯度越低，特征值越多。如果我们随机从一个集中抽取两个样本，那它们应该拥有同样的特征和概率，如果这个集的纯度很高，那它的基尼系数就接近1。...基尼系数适用于分类目标变量：“Success” 和 “Failure”；（在CART树中）它只执行二元分裂（二叉树）；基尼系数值越高，同质化水平越高； CART（分类和回归树）可使用基尼系数做二元分裂...基尼系数分裂步骤：利用概率值的平方求和公式：p^2+q^2，计算子节点的基尼系数；利用每个子节点基尼系数加权后的值计算整个分裂的基尼系数。...性别组：计算子节点“女生”的基尼系数：0.2×0.2+0.8×0.8=0.68；计算子节点“男生”的基尼系数：0.65×0.65+0.35×0.35=0.545；计算二叉树的加权基尼系数：(10÷...班级组：计算子节点“四班”的基尼系数：0.43×0.43+0.57×0.57≈0.51；计算子节点“五班”的基尼系数：0.56×0.56+0.44×0.44≈0.51；计算二叉树的加权基尼系数：(

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干货：基于树的建模-完整教程(R & Python)

让我们来看看这四个最常用的决策树算法: 基尼系数基尼系数表示,如果总量是纯粹的，我们从总量中随机选择两项，那么这两项必须是同一级别的,而且概率为1。...①它影响着无条件的分类目标变量的“成功”或“失败”。 ②它只执行二进制分裂。 ③基尼值越高同质性越高。 ④CART (分类树和回归树)使用基尼系数方法创建二进制分裂。...通过计算尼基系数来产生分裂的步骤： ①计算子节点的尼基系数,使用公式计算成功和失败的概率的平方和 (p ^ 2 + ^ 2)。 ②使用加权尼基系数计算每个节点的分裂。...例子:参照上面使用的例子,我们要基于目标变量(或不玩板球)隔离学生。在下面的快照中,我们使用了性别和班级两个输入变量。现在,我想使用基尼系数确定哪些分裂产生了更均匀的子节点。 ?...性别节点: ①计算,女性子节点的基尼=(0.2)*(0.2)+(0.8)*(0.8)= 0.68 ②男性子节点的基尼=(0.65)*(0.65)+(0.35)*(0.35)= 0.55 ③为性别节点计算加权基尼

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基于树的预测模型-完整教程

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