前几个小节介绍了以信息熵为指标对节点中的数据进行划分，从而构建决策树。作为指标的不只有信息熵还有本小节要介绍的基尼系数（Gini coefficient）。
决策树算法是计算机科学家罗斯.昆兰（下图大佬，没错，是图灵，因为我没找到昆兰大佬的照片）在学术休假时提出的。期间，他到斯坦福大学访问，选修了图灵的助手 D.Michie 开设的一门研究生课程。课上布置的一个大作业就是用程序写出一个完备正确的规则，以判定国际象棋的残局是否会在2步后被将死，昆兰在这个任务中得到灵感，之后又将该部分工作整理出来于1979年发表，并命名为 ID3 算法。之后很多其他的决策树算法也相继问世，比如ID4、ID5、C4.5、和 CART（Classification and Regression Tree） 等。scikit-learn 中决策树的实现是基于 CART。
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。
决策树是用于机器学习最流行的算法之一，尤其对于分类和回归问题。我们每次做决策时大脑都像决策树一样工作。
一、树算法介绍 当前数据挖掘领域中存在10个火热的算法、它们涉及到数据的聚类、分类、关联规则、排序等方面。今天就跟大家说说基于树的分类算法--决策树，决策树有非常良好的优点： 1）决策树的够造不需要任何领域知识，就是简单的IF...THEN...思想 ； 2）决策树能够很好的处理高维数据，并且能够筛选出重要的变量； 3）由决策树产生的结果是易于理解和掌握的； 4）决策树在运算过程中也是非常迅速的； 5）一般而言，决策树还具有比较理想的预测准确率。 CART决策树又称分类回归树，当数据集的因变量为连续性数值时
在这里，可以将样本绘制在下方（请注意，第一个变量在上方的y轴上，在下方的x轴上），蓝色点 等于1，红色点等于0，
决策树的思想来源可以追溯到古希腊时期，当时的哲学家们就已经开始使用类似于决策树的图形来表示逻辑推理过程。然而，决策树作为一种科学的决策分析工具，其发展主要发生在20世纪。
我们知道，在ID3算法中我们使用了信息增益来选择特征，信息增益大的优先选择。在C4.5算法中，采用了信息增益比来选择特征，以减少信息增益容易选择特征值多的特征的问题。但是无论是ID3还是C4.5,都是基于信息论的熵模型的，这里面会涉及大量的对数运算。能不能简化模型同时也不至于完全丢失熵模型的优点呢？有！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，则不纯度越低，特征越好。这和信息增益(比)是相反的。
熵是热力学中的概念，表示混乱程度。熵越大，热力系统中粒子无规则的运动越剧烈；熵越小，粒子越趋近于静止的状态。
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。
单个单细胞样品的时代早就结束了，哪怕是稀有物种珍惜样品，也很难说就一个单细胞转录组表达量的降维聚类分群结果的描述就可以发表。 不过现在有一个取巧的手段， 就是虽然是单个单细胞样品，但是里面可以拆分出来不同的来源，有点类似于混样策略。比如2021年1月发表在cancer research杂志 ： 《Single-Cell Transcriptomic Heterogeneity in Invasive Ductal and Lobular Breast Cancer Cells》， 数据链接是：https:/
基于树的学习算法被认为是最好的方法之一，主要用于监测学习方法。基于树的方法支持具有高精度、高稳定性和易用性解释的预测模型。不同于线性模型，它们映射非线性关系相当不错。他们善于解决手头的任何问题（分类或回归）。 决策树方法,随机森林,梯度增加被广泛用于各种数据科学问题。因此,对于每一个分析师(新鲜),重要的是要学习这些算法和用于建模。 决策树、随机森林、梯度增加等方法被广泛用于各种数据科学问题。因此,对于每一个分析师(包括新人)，学习这些算法并用于建模是非常重要的。 本教程是旨在帮助初学者从头学习基于树
简介: 基于树的学习算法被认为是最好的方法之一，主要用于监测学习方法。基于树的方法支持具有高精度、高稳定性和易用性解释的预测模型。不同于线性模型，它们映射非线性关系相当不错。他们善于解决手头的任何问题（分类或回归）。 决策树方法，随机森林，梯度增加被广泛用于各种数据科学问题。因此，对于每一个分析师(新鲜)，重要的是要学习这些算法和用于建模。 决策树、随机森林、梯度增加等方法被广泛用于各种数据科学问题。因此，对于每一个分析师(包括新人)，学习这些算法并用于建模是非常重要的。 本教程是旨在帮助初学者从头学习基于
来源：“数盟社区” 原文链接：http://dataunion.org/23697.html 简介 基于树的学习算法被认为是最好的方法之一，主要用于监测学习方法。基于树的方法支持具有高精度、高稳定性和易用性解释的预测模型。不同于线性模型，它们映射非线性关系相当不错。他们善于解决手头的任何问题（分类或回归）。 决策树、随机森林、梯度增加等方法被广泛用于各种数据科学问题。因此,对于每一个分析师(包括新人)，学习这些算法并用于建模是非常重要的。 本教程是旨在帮助初学者从头学习基于树的建模。在成功完成本教程之后,
如果你查看scikit-learn中DecisionTreeClassifier的文档，你会看到这样的参数：
在决策树算法原理(上)这篇里，我们讲到了决策树里ID3算法，和ID3算法的改进版C4.5算法。对于C4.5算法，我们也提到了它的不足，比如模型是用较为复杂的熵来度量，使用了相对较为复杂的多叉树，只能处理分类不能处理回归等。对于这些问题， CART算法大部分做了改进。CART算法也就是我们下面的重点了。由于CART算法可以做回归，也可以做分类，我们分别加以介绍，先从CART分类树算法开始，重点比较和C4.5算法的不同点。接着介绍CART回归树算法，重点介绍和CART分类树的不同点。然后我们讨论CART树的建树算法和剪枝算法，最后总结决策树算法的优缺点。
由上图我们可以观察到，类别的个数是 方案一(2个) < 方案三(3个) < 方案四(4个) ，基尼系数为 方案一 < 方案三 < 方案四；而方案一和方案二类别个数相同，但方案一的类别集中度比方案二要高，而基尼系数为 方案一 < 方案二
作者 | Eryk Lewinson 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
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.
国际惯例把0.2以下视为收入绝对平均，0.2-0.3视为收入比较平均；0.3-0.4视为收入相对合理；0.4-0.5视为收入差距较大，当基尼系数达到0.5以上时，则表示收入悬殊。
评测指标是衡量推荐系统优劣的数据支持，目前应用广泛的有：点击率、转化率、精准率、召回率、F1值、覆盖率、多样性等等。不同的指标衡量的标准和目的是不一样的...今天就来介绍一下覆盖率和多样性是如何计算和应用的。 更多推荐系统资源，请参考——《推荐系统那点事儿》 覆盖率 如何评价推荐系统的优劣，可以通过推荐的内容覆盖率来衡量。当然它并不是唯一的准则....覆盖率顾名思义就是推荐商品占整个推荐池的比例，它描述了一个推荐系统对长尾商品的挖掘能力（推荐池即你想推荐的商品池子，由于大部分电商都有一些脏数据或者自己定义了
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。它是根据洛伦兹曲线找出了判断分配平等程度的指标（如下图）。
比方说我们在招聘一个机器学习算法工程师的时候，会依照这样的流程进行逐层的评选，从而达到一个树形结构的决策过程。而在这棵树中，它的深度为3.最多通过3次判断，就能将我们的数据进行一个相应的分类。我们在这里每一个节点都可以用yes或者no来回答的问题，实际上我们真实的数据很多内容都是一个具体的数值。对于这些具体的数值，决策树是怎么表征的呢？我们先使用scikit-learn封装的决策树算法进行一下具体的分类。然后通过分类的结果再深入的认识一下决策树。这里我依然先加载鸢尾花数据集。
👆关注“博文视点Broadview”，获取更多书讯 在现实生活中，我们每天都会面对各种抉择，例如根据商品的特征和价格决定是否购买。 不同于逻辑回归把所有因素加权求和然后通过Sigmoid函数转换成概率进行决策，我们会依次判断各个特征是否满足预设条件，得到最终的决策结果。例如，在购物时，我们会依次判断价格、品牌、口碑等是否满足要求，从而决定是否购买。 决策的流程，如图1所示。 图1 可以看到，决策过程组成了一棵树，这棵树就称为决策树。 在决策树中，非叶子节点选择一个特征进行决策，这个特征称为决策点，叶子节
授权转载自兽脑世界（ID：zny918） 作者｜周宁奕 最近不知道哪个朋友（是的我的确不知道）搞到了一组脱敏后的天朝公民个人数据，覆盖1000多万人，大概占全国人口的1%，信息包括姓氏、年龄、籍贯城市、现居城市等。朋友让我用这组数据随便做点啥。 这组数据如此牛逼，可以做的东西太多啦。但是，吸取了前两次文章被下架的教训，我决定做一个不那么敏感的话题。就做 “东半球第二有趣的中国姓氏排行榜”吧！ 事实上，我为这个排行榜设计了丰富的内容：普遍指数、抱团指数、奔波指数、装逼指数、风雅指数等。 下面就开始对这个排行榜
随机森林是一种集成算法（Ensemble Learning），它属于Bagging类型，通过组合多个弱分类器，最终结果通过投票或取均值，使得整体模型的结果具有较高的精确度和泛化性能。其可以取得不错成绩，主要归功于“随机”和“森林”，一个使它具有抗过拟合能力，一个使它更加精准。
作者：周宁奕、团支书 最近不知道哪个朋友（是的我的确不知道）搞到了一组脱敏后的天朝公民个人数据，覆盖1000多万人，大概占全国人口的1%，信息包括姓氏、年龄、籍贯城市、现居城市等。朋友让我用这组数据随便做点啥。 这组数据如此牛逼，可以做的东西太多啦。但是，吸取了前两次文章被下架的教训，我决定做一个不那么敏感的话题。就做 “东半球第二有趣的中国姓氏排行榜”吧！ 既然是“数据团”出品的姓氏排行榜，必然不能数数人头就敷衍了事。事实上，我为这个排行榜设计了丰富的内容：普遍指数、抱团指数、奔波指数、装逼指数、风雅指数
数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。近年来网络 P2P借贷发展形势迅猛，一方面普通用户可以更加灵活、便快捷地获得中小额度的贷款，另一方面由于相当多数量用户出现违约问题而给 P2P信贷平台以及借贷双方带来诸多纠纷，因此根据用户历史款情况准确预测潜在是否还会发生违约就非常有必要。
来源：Analytics Vidhya 编译：Bot 编者按：通常，我们会把基于树形结构的学习算法认为是最好的、最常用的监督学习方法之一。树能使我们的预测模型集高精度、高稳定性和易解释于一身，与线性模型不同，它能更好地映射非线性关系，适用于解决分类或回归等任何问题。 谈及基于树的学习算法，决策树、随机森林、gradient boosting等是现在被广泛应用于各种数据科学问题的一些方法。本文旨在帮助初学者从头开始学习基于树形结构进行建模，虽然没有机器学习知识要求，但仍假设读者具备一定的R语言或Python基
最近在研究个人所得税的收入再分配效应，不是心甘情愿的，毕业论文需要 因为使用了CHIPS的数据库，微观住户调查数据是我见过最变态的数据源，没有之一~ 其中所使用到的理论模型中需要计算很多个人所得税、再分配效应和累进性指标，经过参考各方文献资料，依靠着自己对于R语言的一丁点儿基础，终于把所有的指标计算代码整理完了，因为代码太多，除了预处理和数据清洗的之外，这里分享一下我觉得可能会对学术研究人员有用的几段核心代码！ 以下代码一共分为两类，一类是计算个人所得税的代码，一类是衡量收入分配不均等的测度指标。 个人所
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 参考资料： （从文件读取数据到数组）https://blog.csdn.net/gaochen1412771148/article/details/
日常工作中，数据同学经常会被老板或业务问到“昨日XX指标波动50%，帮忙看下什么原因？”，也有上来直接来一句“今天数据是不是有问题啊？”，数据同学心里一惊，“我X，是不是集群延迟了？/难道昨天修改逻辑，改出Bug了吗”，于是先去找到指标对应的数据任务，排查数据加工流程有无异常，检查了一遍任务运行正常，各个环节数据无误，松了一口气。开始分析波动原因，经过多个维度的拆解分析后，发现南京下降影响最大，结合最新公布的疫情信息，回复老板/业务说，“昨日数据波动的主要原因是XXX，指标总体下降XX，其中南京下降XX，影响率XX”。一轮操作后，一上午过去了，既定的排期任务又要晚上加班搬砖了。
zenRRan二十出头了，到了婚配的年龄啦。又因为家是名门望族，所以一堆人抢着想来应聘配偶的职位。但是zenRRan比较挑剔，必须达到他的要求才能有机会成为他的另一半，要求为：
从西瓜书和统计学习方法中学习了决策树的相关知识，同时在网上查找了树的知识点，最重要的是二叉树和树3种的遍历方式
本文是快手提出的用在工业场景的用户生命周期(LTV)预测方案，主要思想有三部分：1.提出了有序依赖单调网络(ODMN, Order Dependency Monotonic Network)对不同时间跨度LTV之间的有序依赖关系进行建模，解决现有模型对于跨度较长的LTV预估误差较大的问题；2.提出多分布多专家(MDME, Multi Distribution Multi Experts)模块，基于分而治之思想将整体数据分布拆分成多桶的数据子分布，解决LTV建模中数据复杂且分布不平衡问题；3.提出相对基尼系数，用于定量衡量模型拟合不平衡标签分布的能力。
从统计学的角度来讲，将模型的性能寄希望于单棵决策树是不稳健的，这意味着它在处理未知数据时预测结果的方差是较大的。如同我们做重要决定时会考虑多个专家的意见，元算法meta-algorithm主张综合多个分类器的结果做预测，元算法也被称为集成方法ensemble method，主要思路包括：
构建机器学习模型的想法应基于建设性的反馈原则。你可以构建模型，从指标得到反馈，不断改进，直到达到理想的准确度。评估指标能体现模型的运转情况。评估指标的一个重要作用在于能够区分众多模型的结果。
你可以这样回答，“带不带伞需要看具体的情况，如果今天烈日高照而且大妈儿子今天计划走路去上班恰好这个人非常抠门，那么他需要带上雨伞；否则，不需要带雨伞”。
相信很多朋友已经对决策树很熟悉了，决策树是机器学习中的一种基本的可用于分类与回归的方法，它是一些集成学习如GBDT，XGboost等复杂模型的基础。这些高级模型比如XGboost可以非常好地拟合数据，在数据挖掘比赛以及工业界中都有着非常出色的表现，受到了无数爱好者的追捧。
2020年6月全国程序员平均工资14404元，工资中位数12500元，其中95%的人的工资介于5250元到35000元。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在（机器学习(9)之ID3算法详解及python实现）中讲到了ID3算法，在（机器学习(11)之C4.5详解与Python实现（从解决ID3不足的视角））中论述了ID3算法的改进版C4.5算法。对于C4.5算法，也提到了它的不足，比如模型是用较为复杂的熵来度量，使用了相对较为复杂的多叉树，只能处理分类不能处理回归等。对于这些问题， CART算法大部分做了改进。由于CART算法可以
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。
决策树是当下使用的最流行的非线性框架之一。目前为止，我们学过的支持向量机和广义线性都是线性模型的例子，内核化则是通过映射特征ϕ得出非线性假设函数。决策树因其对噪声的鲁棒性和学习析取表达式的能力而闻名。实际上，决策树已被广泛运用于贷款申请人的信用风险测评中。
随机森林(Random Forest)是一个非常灵活的机器学习方法，从市场营销到医疗保险有着众多的应用。例如用于市场营销对客户获取和存留建模或预测病人的疾病风险和易感性。随机森林能够用于分类和回归问题，可以处理大量特征，并能够帮助估计用于建模数据变量的重要性。我们先了解随机森林中森林和随机的概念。
【磐创AI导读】：评估一个模型是建立一个有效的机器学习模型的核心部分，本文为大家介绍了一些机器学习模型评估指标，希望对大家有所帮助。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
决策树（Decision tree）是一种基本的分类与回归方法，是一种非参数的有监督学习方法。
数据分析有时需要针对单变量进行数据描述，有时需要针对多变量之间的关系进行数据描述，洛伦兹曲线就是为描述多变量间关系而服务的。洛伦兹曲线即累计频数分布曲线，用于分析社会财富、土地、工资分配是否公平的问题。洛伦兹曲线不单可以表达收入分配，更多的是表达两个分布间的关联，可以理解为一个东西在另一个东西中分配的集中程度。
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