sklearn 决策树 gini系数大代表什么

决策树中的gini系数是用来衡量一个特征的纯度的，它的值越大代表着该特征的纯度越低，也就是说该特征的分类效果越差。在决策树算法中，我们会选择gini系数最小的特征作为当前节点的划分特征，以达到最好的分类效果。

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决策树基尼系数gini

决策树基尼系数（Gini Index）是一种衡量数据集合纯度的指标。在决策树分类中，可以使用基尼系数来选择最佳的分类条件。基尼系数的取值范围为0到1，越接近0代表数据集合越纯，越接近1代表数据集合越杂乱。

分类前的基尼系数计算公式为：
Gini(D) = 1 - Σ(p(i)^2)

其中，p(i)代表数据集合D中属于第i类别的样本所占的比例。

分类后的基尼系数计算公式为：
Gini(D,A) = Σ(|D(v)| / |D|) * Gini(D(v))

其中，A代表某个分类条件，D(v)代表分类条件A下的样本集合，|D(v)|代表样本集合D(v)的大小，|D|代表总样本集合D的大小。

决策树的分类过程是根据先验知识选择一个数据特征（分类条件），通过计算分类后每个节点的基尼系数，选取基尼系数最小的分类条件作为最佳分类条件。通过多次迭代，不断选择基尼系数最小的分类条件，最终得到一个高纯度的分类结果。