为什么要选择基尼系数最小的属性作为CART决策树的最优的属性划分
时间: 2023-03-24 09:00:24 浏览: 88
CART(Classification and Regression Trees) 算法是一种常用的机器学习算法,它可以用于分类和回归问题。在 CART 算法中,我们需要选择一个特征作为当前节点的分裂特征,将数据集分成两个子集,使得每个子集中的样本尽可能地属于同一类别(分类问题)或拟合同一条回归曲线(回归问题)。
在选择分裂特征时,我们需要选择能够将数据集划分得尽可能“纯”的特征作为分裂特征,以便得到更好的分类或回归性能。而基尼指数(Gini index)是衡量数据集纯度的常用指标之一,它的值越小,数据集的纯度越高。因此,我们可以选择基尼指数最小的特征作为当前节点的分裂特征,以此来构建最优的决策树。
因此,选择基尼指数最小的特征作为分裂特征是作为 CART 决策树的最优属性划分的一种常用方法。