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我正在处理R中的一个问题，并试图将基尼指数作为二进制分类问题的一部分来计算，最初是针对所有值都不同的向量。我有点困惑，因为我期望得到的结果是1才是完美的ienquality，然而使用基尼函数我得到了不同的结果，例如使用DescTools库中的Gini()函数： samplevector <- c(0:20)
浏览 11提问于2019-02-15得票数 0
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问题涉及决策树的建立。根据维基百科的说法，'基尼系数‘不应该与'基尼杂质’混淆。然而，这两种方法都可以在构建决策树时使用--它们可以支持我们在拆分项目集时的选择。1)“基尼杂质”--这是一种标准的决策树分裂度量(见上面的链接)；
2)“基尼系数”--每一次分裂都可以根据AUC准则进行评估。对于每个分裂场景，我们可以构建一个RO
浏览 0提问于2014-09-09得票数 33
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我不知道它是如何用<=7.5选择根节点的，它的gini杂质是0.45，但是我尝试手工计算它，但是我得到的加权gini杂质是0.27。import pandas as pda1 = [1, 0, 1, 0, 0]
df = pd.DataFrametarg
浏览 0提问于2019-07-19得票数 1
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我想知道用基尼指数计算随机森林的特征重要性的细节。我指的是这个中文博客：https://www.jianshu.com/p/7a876bb876b9。但我不清楚这些数学形式在博客中。例如📷📷
我对M集很
浏览 0提问于2019-12-16得票数 0
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我试图在给定数据上确定决策树的根节点。annual income目标变量已被重命名为low、mid和high。1-为数据集计算基尼指数(目标是年收入)2-对每个变量计算基尼<
浏览 0提问于2020-05-05得票数 1
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min_impurity_decrease在sklearn中的定义是
看看吉尼指数(杂质)= 0.2041的绿色方，为什么当我们把min_impurity_decrease =0.1时，基尼指数(杂质
浏览 0提问于2019-02-21得票数 6
有人能实际解释基尼杂质和信息增益 (基于熵)背后的原理吗？
在使用决策树时，哪个指标更适合在不同的场景中使用？
浏览 0提问于2016-02-12得票数 108
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在使用决策树算法或随机森林进行分类的情况下，我们使用基尼杂质或信息增益作为衡量标准，以确定首先选择哪个特征来分割父节点/中间节点，但如果我们使用决策树或随机森林进行回归，那么如何计算特征重要性或选择特征
浏览 62提问于2020-10-22得票数 1
., data=iris[1:120,], method="class") 我正在尝试手动计算下面的黄色数字(0.285714)。 ? 我认为如果树从0到1个节点，这应该是基尼杂质的相对减少： pNode1 = c(50,50,20)/120pNode3 = c(0,50,20)/70
#
浏览 26提问于2019-06-19得票数 1
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我最近进入了基于杂质的决策树标准，我只是想知道为什么我们真的需要一个基于杂质的标准模型，比如基尼指数？如果我们可以简单地将实体标记为多数类呢？会对结果产生什么影响？
浏览 0提问于2020-04-22得票数 0
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我正在寻找随机森林和XGB‘回归者’如何计算特性重要性。然而，大多数的讨论都集中在分类器上。
我试图在正式文件中找到答案，但有一些问题。在中，对get_score的描述表明，对于线性模型，只定义了“权重”，它是无偏差的归一化系数。它是否意味着特征的重要性仅由输入和输出之间的系数计算？不是由mse还是gini计算的？在中，对feature_importances_的描述表示“基于<e
浏览 0提问于2021-06-27得票数 0
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特征重要性语境下的决策树解释
、、、、
我试图了解如何充分理解决策树分类模型的决策过程。我要看的两个主要方面是树的图形表示和特性重要性列表。我不明白的是特性的重要性是如何在树的上下文中确定的。例如，下面是我的特性重要性列表：FeatureJ (0.039006)FeatureL (0.008136)然而，当我看到树的顶端时，它看起来是这样的</
浏览 0提问于2017-02-02得票数 13
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我有一个关于MLlib中决策树的问题。Spark中使用的是什么算法？是ID3，C4.5还是CART？
浏览 5提问于2016-12-07得票数 8
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因此，我最近才了解到决策树，以及在训练树时确定最佳分割的不同度量标准。我似乎找不到在某些情况下使用哪一种度量，或者哪一种更适合于某些类型的数据？我比较的是：基尼杂质方差信息增益比
我应该在什么时候使用哪一种，或者说它们之间是否有微不足道的区别？
浏览 0提问于2019-08-05得票数 1
我一直在寻找一篇首次提出基尼重要性的论文，但我不确定这是否真的是这样的。以下是我熟悉并希望在一篇论文中找到的公式：
N_s =特定节点上的样本数i =杂质*_l =左子节点
浏览 0提问于2019-01-02得票数 1
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