Python中的加权基尼系数
是用于衡量分类模型的不纯度的指标。它在决策树算法中被广泛使用，用于选择最佳的分割点。
加权基尼系数是基于基尼系数的一种改进，它考虑了样本的权重。基尼系数衡量了一个随机样本被错误分类到不同类别的概率。加权基尼系数通过将每个样本的权重考虑在内，更准确地评估了分类模型的不纯度。
加权基尼系数的计算公式如下：
Gini = 1 - Σ((wi / w) * (pi)^2)
其中，wi表示第i个样本的权重，w表示所有样本的总权重，pi表示第i个样本被分到某一类别的概率。
加权基尼系数的取值范围为0到1，值越接近0表示模型的不纯度越低，分类效果越好。
加权基尼系数在决策树算法中被用于选择最佳的分割点，即选择使得加权基尼系数最小的特征和特征值进行分割。通过不断地选择最佳的分割点，决策树可以逐步构建起来，从而实现对数据的分类。
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下面是来自的Python语言中基尼系数的一个简单实现 # Mean absolute difference.
浏览 3提问于2018-02-26得票数 0
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我想在sklearn软件包中，找到一类路径上每个特征的基尼系数，例如在虹膜数据中。如鸢尾花瓣长度基尼系数:0.4，花瓣宽度基尼系数:0.4。
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我想计算加权广义基尼系数。CRAN使用合适的函数分发"acid“包。 这里我漏掉了什么？当权重不变时，给定参数nu =2，weighted.gini和sgini的估计是相等的(以获得规则的基尼系数)。当权重是非常数时，它们是不同的。是不是有什么不对劲的地方，还是我错过了什么？它们应该是一样的，对吧？ 用van Kerm的</em
浏览 20提问于2021-01-25得票数 0
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在经济学中，基尼系数，有时被称为基尼指数或基尼系数，是衡量一个国家居民收入或财富分配的统计离散度的一种度量，也是最常用的不平等衡量方法。
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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]
浏览 0提问于2019-07-19得票数 1
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我用基尼系数来评价模型的性能。进行一些更改(特征选择、超参数调整等)我用不同的基尼系数建立了不同的模型。
怎样才能证明基尼系数的改善在统计学上是显著的呢？
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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
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5000之间的差异和集群中的差异被放在错误的集群中。然而，我找到的数据集看起来都不像我的。 我的问题是如何计算基尼系数？如果我执行以下操作，我将获得每个集群的基尼系数： gini_ind(435,1000) -> 0.49155gini_ind(167,10
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熵和决策树
、、
表中的每个客户都有一个唯一的客户ID。我知道每个客户ID值的基尼系数为零，从而得出客户ID的总体基尼系数为零。
我还可以假设客户ID的熵也为零吗？为什么或者为什么不？
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我正在使用survey软件包处理美国社区调查的微数据，我希望计算一些基本的收入不平等统计数据。TRUE, type = "Fay", rho = 0.5,scale=4/80, 由此，我想按年计算基尼系数:如果每个分位数都有基于重复权重的误差，我如何计算收入分位数比率的标准误差(例如90/10)？我尝试使用svyratio，但这
浏览 1提问于2016-06-01得票数 5
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我想用基尼系数作为优化函数来计算简单的神经网络模型。2.0
return gini(a, p) / gini(a, a) model.compile(loss=gini_normalized, optimizer=sgd)
我总是得到这样的<
浏览 6提问于2017-11-01得票数 0
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我正在计算 (类似于：)，但得到了一个奇怪的结果。对于从np.random.rand()抽样的均匀分布，基尼系数为0.3，但我认为它接近0(完全相等)。这里出什么问题了？wealth")plt.legend()plt.hist(v, bins=20)
对于给定的一组数字，上面的代码计算在每个百分位数中的总分
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在使用CART时，我想使用基尼指数从整个属性中选择主要属性。如果有任何计算基尼指数的函数或软件包，请告诉我。
浏览 4提问于2016-11-04得票数 1
我试图在DataFrame列上找到一个统计量(基尼系数)，其中我需要传递特定列的所有值才能计算统计量(基尼系数)。请您分享一下您的建议或其他有效的方法。
你好，尼拉杰
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我正在尝试为我的回归模型计算基尼系数，因为回归模型没有基尼指数，所以我得到了所有的分数，并使用R中的基尼函数使用以下代码进行计算： preds <-h2o.predict(model, test)
pred_vs_actual<- as.data.frame(h2o.cbind(test$target,preds) 这段代码是否为实际和预测返回正确的配对值？我知道spark表中<
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随机森林分类器的参数之一是“准则”，它有两个选项:基尼系数或熵。基尼系数越低越好，熵值越高越好。默认情况下，gini是随机森林分类器的标准。sklearn提供了一个名为feature_importances_的属性，我们可以在其中获取所提供的属性/特性的值。通过使用，我们可以选择一些特征，并使用"threshold and SelectFromModel“消除一些特征
我
浏览 1提问于2021-02-05得票数 1
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模型/变吉尼？
、、、
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但是，在Excel文档中，在上面的计算中没有使用来自模型的输出。我研究了如何计算R<em
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有没有Stata包Grinter的R等价物？我想在R中绘制逻辑回归方程的交互效果图，但我似乎无法使用我的任何图。如果在R中有一个命令可以做Grinter在Stata中做的事情，那将是非常有帮助的。这是我的方程式：pop.growth+lpop+lag.lGDP.pc+Oil+ethfrac+lmtnest+Gini*preci.ma.30.CRU,
d
浏览 0提问于2015-12-02得票数 0
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