决策树CART算法、基尼系数的计算方法和含义 📊🌳 cart树基尼系数
互联科技科普
2025-03-10 02:23:39
导读 在数据科学领域，决策树是一种非常流行的机器学习算法，而CART（Classification and Regression Trees）就是其中的一种。它在分类和回归
在数据科学领域，决策树是一种非常流行的机器学习算法，而CART（Classification and Regression Trees）就是其中的一种。它在分类和回归任务中都有广泛应用。在构建决策树时，选择最佳分裂点是关键，而基尼系数正是用于衡量这一过程的重要指标之一。
基尼系数的计算公式为：Gini = 1 - Σ(pi^2)，其中pi表示类别i在节点中的概率。基尼系数值越小，表示节点纯度越高，即样本集中某一类别的占比越高。因此，在构建决策树时，我们希望找到能够最小化基尼系数的特征及其阈值，以达到最优的分类效果。
例如，当基尼系数为0时，说明该节点的所有样本都属于同一类别；而当基尼系数接近于0.5时，则意味着样本在各个类别上的分布较为均匀。通过计算不同特征下的基尼系数，我们可以有效地评估特征的重要性，并据此选择最佳分裂点，从而提高决策树模型的性能。
总之，理解并掌握基尼系数的计算方法和含义，对于使用CART算法构建高效决策树模型至关重要。📊🌿
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