#coding:UTF-8'''基于信息增益和基尼指数的二叉决策树的实现。该决策树可以用于分类问题，通过选择合适的特征来划分样本。'''fromcollectionsimportCounterclassbiTree_node:'''二叉树节点定义每个节点可以是叶子节点或内部节点。'''def_

0前言本文主要讲述使用基尼指数构建二叉决策树的算法，并给出例题一步步解析，帮助读者理解。本文所使用的数据集：贷款.CSV。读者需要具备的知识：基尼指数计算。1基于基尼指数的分类树构建算法选择最优特征进行分裂：对于决策树的每个节点，遍历数据集中的所有特征。对于每个特

0前言本文主要介绍基尼指数的计算公式及计算方法，并举出相关例题帮助理解。读者需要提前了解：信息熵。数据集：贷款.CSV。1基尼指数简述基尼指数（GiniIndex）是一个在多个领域都有应用的重要指标，但其主要应用之一是在决策树算法中，用于衡量数据集的不纯度或混乱程度。基尼

基尼指数（GiniIndex），又称基尼不纯度（GiniImpurity），是决策树算法中常用的一种指标，用于衡量节点的不纯度。在分类树中，它帮助决定如何划分数据集，以便在树的每个节点上尽可能地提高分类的纯度。基尼指数的定义基尼指数量化了一个节点中样本的不纯度。具体来说，它计算了从该节点中随

  

文章目录一、决策树算法简介决策树的结构分类和回归树(CART)决策树算法术语决策树算法直觉二、属性选择度量信息增益熵基尼指数计算分割基尼指数的步骤三、决策树算法中的过度拟合避免过度拟合的方法四、导入库和数据可视化探索性数据分析重命名列名查看数据集的总

目录多样性指标基尼杂质指数（GiniImpurityIndex）熵（Entropy）决策树的应用源代码文件请点击此处！多样性指标基尼杂质指数（GiniImpurityIndex）若集合中包含\(m\)个元素和\(n\)个类别，其中\(a_i\)个元素属于第\(i\)个类别，则：\[基尼杂质指数=1-p_1^2-p_2^2-...-p_

人工智能四、线性回归4.1线性回归（1）线性回归特点：解释性强，简单，泛化能力稳定。（2）特征：输入的不同维度叫做特征。如果特征本身很重要，线性回归就很有效，但是挑选特征是非常困难的。（神经网络本质就是自动挑选、学习特征的机器）（3）最小化损失函数的方法：梯度下降法梯度下降法的计算4

决策树是根据条件分支语句if-else产生的，决策树是一种树形结构，每一个内部节点表示是一个属性上的判断，每一个分支表示判断结果的输出，每一个叶子节点表示分类结果，本质上就是多个判断节点的树。在使用决策树的时候会提到熵的概念熵：熵表示混乱程度，越混乱熵值越大，越有序熵值越小，在信息

在随机森林中，对于回归任务和分类任务，重要性度量的计算方式是不同的。回归任务：使用的是 %IncMSE 和 IncNodePurity。%IncMSE：这是一个基于均方误差（MeanSquaredError，MSE）的度量。当我们对某个变量进行排列时，预测误差的增加程度被用作该变量的重要性度量。如果对预测结果影响