决策树中基尼不纯度初步理解

基尼不纯度：从一个数据集中随机选取子项，度量其被错误的划分到其余组里的几率。(书上解释)python         一个随机事件变成它的对立事件的几率（简单理解）spa 计算公式:(fi为某几率事件发生的几率)3d 下图是相关曲线图，能够参考数据挖掘导论的98页： code 从上图能够看出，基尼系数和熵之半的曲线很是接近，仅仅在45度角附近偏差稍大。所以，基尼系数能够作为熵模型的一个近似替代。x

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