B-经济学-基尼指数

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Python实现CART(基尼指数)

Python实现CART(基尼指数) 运行环境 Pyhton3 treePlotter模块(画图所需,不画图可不必) matplotlib(如果使用上面的模块必须) 计算过程 st=>start: 开始 e=>end op1=>operation: 读入数据 op2=>operation: 格式化数据 cond=>condition: 是否建树完成 su=>subroutine: 递归建树 op3=>operation: 选择基尼指数最小的为判决点 op4=>…

B-经济学-基尼指数

目录基尼指数一.基尼指数简介更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ 基尼指数一.基尼指数简介基尼指数(gini coefficient)代表了模型的不纯度,基尼指数越小,则不纯度越低:基尼指数越大,则不纯度越高,这和信息增益比是相反的. 假设一个训练集有\(K\)个类别,样本属于第\(k\)个类别的概率为\(p_k\),则它的基尼指数为 \[ G(p…

决策树3:基尼指数--Gini index（CART）

既能做分类,又能做回归.分类:基尼值作为节点分类依据.回归:最小方差作为节点的依据. 节点越不纯,基尼值越大,熵值越大 pi表示在信息熵部分中有介绍,如下图中介绍方差越小越好. 选择最小的那个0.3 代码: #整个c4.5决策树的所有算法: import numpy as np import operator def creatDataSet(): """ outlook-> 0:sunny | 1:overcast | 2:rain temperature->…

决策树-预测隐形眼镜类型（ID3算法，C4.5算法，CART算法，GINI指数,剪枝，随机森林）

1. 1.问题的引入 2.一个实例 3.基本概念 4.ID3 5.C4.5 6.CART 7.随机森林 2. 我们应该设计什么的算法,使得计算机对贷款申请人员的申请信息自动进行分类,以决定能否贷款? 一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友,于是有了下面的对话: 女儿:多大年纪了? 母亲:26. 女儿:长的帅不帅? 母亲:挺帅的. 女儿:收入高不? 母亲:不算很高,中等情况. 女儿:是公务员不? 母亲:是,在税务局上班呢. 女儿:那好,我去见见. 决策过程: 这个女孩的决策过程就是典型的分类树决策.…

决策树--信息增益，信息增益比，Geni指数的理解

决策树是表示基于特征对实例进行分类的树形结构从给定的训练数据集中,依据特征选择的准则,递归的选择最优划分特征,并根据此特征将训练数据进行分割,使得各子数据集有一个最好的分类的过程. 决策树算法3要素: 特征选择决策树生成决策树剪枝部分理解: 关于决策树生成决策树的生成过程就是使用满足划分准则的特征不断的将数据集划分为纯度更高,不确定性更小的子集的过程. 对于当前数据集D的每一次的划分,都希望根据某特征划分之后的各个子集的纯度更高,不确定性更小. 而如何度…

决策树原理、Scikit-learn实现及其在生物信息中的应用

之前转过一篇文章:2016年GitHub排名前20的Python机器学习开源项目(转),说明现在已经有了很多很好的机器学习的包,我们不必从底层开始实现,只要懂点算法.会看文档,一般人也能玩好机器学习. 随着生信领域的数据量越来越多,我们得到知识的途径必然会发生变化,慢慢地我们将不再使用固定呆板的模型,而是使用灵活的机器学习方法从海量数据中提取出知识. 现在我准备开一系列的机器学习算法原理及python包的实例的文章,开始全面的熟悉python和机器学习. 决策树--从原理到实现机器学习…

基尼系数（Gini coefficient）,洛伦茨系数

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.它是根据洛伦茨曲线找出了判断分配平等程度的指标(如下图). 设实际收入分配曲线和收入分配绝对平等曲线之间的面积为A,实际收入分配曲线右下方的面积为B.并以A除以A+B的商表示不平等程度.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…