📚 基尼系数(Gini Impurity)的理解和计算

发布时间：2025-03-21 05:51:08来源：

📊 在机器学习领域，基尼系数（Gini Impurity）是衡量数据集纯度的重要指标之一，尤其在决策树算法中广泛应用。简单来说，它用来评估某个节点被随机抽取的数据样本分类错误的概率。值越小，说明该节点越“纯净”。

💡 计算公式为：

>G = 1 - Σ(p_i)^2

其中，p_i 表示第 i 类样本占总样本的比例。例如，一个包含两类数据的节点，若两类比例分别为 0.6 和 0.4，则 Gini Impurity = 1 - (0.6² + 0.4²) ≈ 0.48。

🎯 基尼系数越低越好，因为它意味着更容易正确分类。比如，当一个节点内全是同一类时，Gini Impurity=0，达到最理想状态。因此，在构建决策树时，我们通常会选择使子节点基尼系数最小化的分裂方式。

🎯 总结来说，基尼系数是一个直观且高效的工具，帮助算法快速找到最佳划分点，让模型更高效地完成任务！💪✨

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