【问题标题】:how to calculate Gini Index for CART algorithm when all data is numeric?当所有数据都是数字时,如何计算 CART 算法的基尼指数?
【发布时间】:2020-08-19 15:26:00
【问题描述】:

我对分类算法 CART 有一些问题,

我的数据是这样的,问题是当所有数据都是数字时,如何使用 GINI 指数计算“分割的优度”?

Numerical Dataset

【问题讨论】:

    标签: data-science data-mining cart


    【解决方案1】:

    基尼指数适用于分类数据,它衡量一个特定变量在随机选择时被错误分类的程度或概率。因此,对于一棵树,我们选择一个基尼指数最小的特征。

    现在,在您的情况下,我们有数字数据,因此拆分的特征选择是使用高于阈值的元素完成的。

    对于计算阈值,将数值特征按升序排序,并尝试将每个值作为阈值,并计算每个值的信息增益作为阈值。具有最大信息增益的阈值将是您的阈值。

    【讨论】:

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