基尼指数怎么算 数据挖掘？
编辑：自学文库
时间：2024年03月09日
计算基尼指数的步骤如下： 1. 首先，需要将数据集根据某个属性进行划分，得到每个子集的样本数量和类别分布； 2. 然后，计算每个子集的基尼系数，即将每个子集中各类别的频数除以子集样本总数的平方和； 3. 接着，计算每个子集基尼系数的加权平均值，权重是每个子集的样本数量与总样本数量的比值； 4. 最后，将加权平均值减去1，得到最终的基尼指数，数值越接近0表示数据集的不平等程度越低。
基尼指数的计算过程可以帮助我们了解数据集的不均衡性，进而指导我们优化模型的训练，提高模型的分类能力。