基尼系数

我在进行高维数据的决策树算法建模时，遇到了如何选择最佳分割节点的问题。具体来说，由于高维数据比较复杂，每个特征的权重都可能不同，因此需要通过某种方法选择一个最佳的分割节点来实现分类。我尝试了一些常用的算法（如信息增益、基尼系数等），但是由于维度过高，导致计算成本...

在使用决策树算法中，通常使用基尼系数来衡量一个节点的不纯度，即该节点包含的数据点类别不一致程度。基尼系数越小，该节点的不纯度越低，意味着该节点可以更好地分类数据。在构建决策树时，我们希望将基尼系数最小化，以得到一个更加纯净的树模型。基尼系数的计算方式是对该节点包...