如何在sklearn中获得基尼系数？

在sklearn中，可以通过使用DecisionTreeClassifier类的featureimportances属性来获得基尼系数。

基尼系数是衡量决策树节点纯度的指标，用于评估一个特征的重要性。它的取值范围为0到1，值越大表示节点的纯度越高。

要在sklearn中获得基尼系数，可以按照以下步骤进行操作：

导入所需的库和模块：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

准备数据集，将特征和目标变量分别存储在X和y中。
创建DecisionTreeClassifier对象，并进行模型训练：

clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X, y)

获得基尼系数：

gini_importance = clf.feature_importances_

基尼系数的结果将以数组的形式返回，数组的长度与特征的数量相同。可以通过索引访问每个特征的基尼系数。

基尼系数可以用于特征选择、特征重要性排序等任务。在决策树模型中，基尼系数越大的特征对目标变量的影响越大。

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假设一个数据集中有K个类别，第k个类别的概率为p_k, 则基尼系数的表达式为： ?...对于个给定的样本D,假设有K个类别, 第k个类别的数量为CkCk,则样本D的基尼系数表达式为： ?...对于样本D,如果根据特征A的某个值a,把D分成D1和D2两部分，则在特征A的条件下，D的基尼系数表达式为： ?...可以使用"gini"或者"entropy"，前者代表基尼系数，后者代表信息增益。一般说使用默认的基尼系数"gini"就可以了，即CART算法。除非你更喜欢类似ID3, C4.5的最优特征选择方法。...这个值限制了决策树的增长，如果某节点的不纯度(基尼系数，信息增益，均方差，绝对差)小于这个阈值，则该节点不再生成子节点。即为叶子节点。同左。 presort 数据是否预排序。

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假设一个数据集中有K个类别，第k个类别的概率为p_k, 则基尼系数的表达式为： [20200103154050.png] 上面的公式中，p_k表示第k个类别出现的概率，那么1-p_k显然就是当前数据集中...对于个给定的样本D,假设有K个类别, 第k个类别的数量为CkCk,则样本D的基尼系数表达式为： [20200106112834.png] 对于样本D,如果根据特征A的某个值a,把D分成D1和D2两部分，...则在特征A的条件下，D的基尼系数表达式为： [20200106112623.png] 算法库调用在scikit-learn库中的决策树算法是使用了调优过的CART算法，既可以做分类，又可以做回归。...可以使用"gini"或者"entropy"，前者代表基尼系数，后者代表信息增益。一般说使用默认的基尼系数"gini"就可以了，即CART算法。除非你更喜欢类似ID3, C4.5的最优特征选择方法。 ...这个值限制了决策树的增长，如果某节点的不纯度(基尼系数，信息增益，均方差，绝对差)小于这个阈值，则该节点不再生成子节点。即为叶子节点。同左。 presort 数据是否预排序。

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基尼系数近似计算：sql （hive）实现简单高效

通过近似的方法，如何在sql中计算基尼系数。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。...如果想加深对基尼系数计算的逻辑：可查看文章基尼系数计算方法 – longwind09 – 博客园。...606, 906, 549 , 487, 552, 796, 454, 301, 914, 635, 304, 503, 688, 631, 705 */ -- 计算基尼系数时候先进行...-- 可见我的另一片使用pyhton计算基尼系数的文章。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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基尼系数除了信息熵可以对决策树的指标进行划分，还有另外一个指标可以对决策树进行划分，这个指标就是基尼系数。...基尼系数的公式如下这个式子和信息熵对应的式子是有同样的性质的，跟信息熵一样，我们先使用几个例子来看一下基尼系数。...通过这三个例子，我们可以看出，基尼系数和信息熵一样可以用来作为数据不确定性的一个度量。我们同样来看一下基尼系数的曲线是什么样子的。...对于剩下的两个节点，它们的基尼系数依然没有到0，我们可以对这两个节点继续向下划分。信息熵 vs 基尼系数通过它们两个的式子，我们可以看出来，信息熵的计算比基尼系数稍慢。...在sikit-learn中的决策树默认为基尼系数。在大多数时候，这二者没有特别的效果优劣。对于决策树有其更重要的参数，对比不必纠结这两个参数。

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），再后来，又提出来一个与熵概念类似的基尼系数，根据这些理论和训练数据可以构建出一颗大树了。...那么这种情况下，该父节点是否分裂有没有量化的公式呢：其中 Tleaf 表示叶子节点的数目； C(Node)表示某个节点的基尼系数乘以样本数。...03 可视化决策树下面我们在sklearn中，可视化决策树，同时关键是要理解以上几种剪枝策略。...special_characters=True) graph = graphviz.Source(dot_data) 生成的决策树如下所示，每个节点包括的数据结构如下：分类的不等式基尼系数...04 剪枝决策树 clf = tree.DecisionTreeClassifier()这个构建决策树的构造函数，带有参数常用的包括如下： criterion='gini', 选用基尼系数作为选择特征的分裂点

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2.1CART分类树算法详解 CART分类树预测分类离散型数据，采用基尼指数选择最优特征，同时决定该特征的最优二值切分点。...分类过程中，假设有K个类，样本点属于第k个类的概率为Pk，则概率分布的基尼指数定义为 ? 根据基尼指数定义，可以得到样本集合D的基尼指数，其中Ck表示数据集D中属于第k类的样本子集。 ?...如果数据集D根据特征A在某一取值a上进行分割，得到D1,D2两部分后，那么在特征A下集合D的基尼系数如下所示。...其中基尼系数Gini(D)表示集合D的不确定性，基尼系数Gini(D,A)表示A=a分割后集合D的不确定性。基尼指数越大，样本集合的不确定性越大。 ?...其中恒温时包括哺乳类5个、鸟类2个，非恒温时包括爬行类3个、鱼类3个、两栖类2个，如下所示我们计算D1,D2的基尼指数。 ?

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实际上 CART 分类树与 C4.5 算法类似，只是属性选择的指标采用的是基尼系数。...★你可能在经济学中听过说基尼系数，它是用来衡量一个国家收入差距的常用指标。当基尼系数大于 0.4 的时候，说明财富差异悬殊。基尼系数在 0.2-0.4 之间说明分配合理，财富差距不大。...所以 CART 算法在构造分类树的时候，会选择基尼系数最小的属性作为属性的划分。下面给出基尼指数的计算公式： ?...在 CART 分类树中采用的是基尼系数作为标准，那么在 CART 回归树中，如何评价“不纯度”呢？实际上我们要根据样本的混乱程度，也就是样本的离散程度来评价“不纯度”。...CART 算法是基于基尼系数做属性划分的，所以 criterion=gini 时，实际上执行的是 CART 算法。

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.) # 即可根据此生成决策树 # 常用算法 (有的使用基尼系数(不在分析实现方法),有的使用信息增益) # ID3 使用信息增益最大的原则 # C45 信使用息增益比最大的准则 #...CART # 回归树:平方误差最小 # 分类树基尼系数(划分更加仔细,可以指定数的深度等等) 最小的准则在skleran中选择划分的默认原则 # API # sklearn.tree.DecisionTreeClassifier...(Criterion='gini',max_depth=None,random_state=None) # 决策树分类器 # criterion:默认是gini系数,也可选择信息增益的熵entroy...# max_depth:树的深度大小 # random_state:随机数种子 # method: # decision_path:返回决策树的路径 # API sklearn.tree.export_graphviz...(n_estimators=10,criterion="gini" 使用基尼系数 # ,max_depth=None,bootstrap=True,random_state=None) # n_estimators

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