МЕТРИКА GINI PYTHON

Метрикой Gini называют метрику неопределенности, используемую при построении деревьев решений в машинном обучении. Она измеряет разнообразие меток в данных и принимает значения от 0 до 1, где 0 означает полное разнообразие меток, а 1 - полное однородность.

Для вычисления метрики Gini в Python можно воспользоваться библиотекой scikit-learn, которая содержит реализацию данного метода:

from sklearn.metrics import gini_scorey_true = [0, 1, 1, 0, 1, 0]y_pred = [0.1, 0.8, 0.3, 0.2, 0.95, 0.4]gini = gini_score(y_true, y_pred)print("Gini score:", gini)

В данном примере мы импортируем функцию gini_score из библиотеки scikit-learn и вычисляем метрику Gini для двух массивов меток y_true и y_pred. Результат сохраняем в переменной gini и выводим на экран.

11 Calculus: Gini Index

Decision Tree Classifier

ROC AUC и Gini

Machine Learning Tutorial Python - 9 Decision Tree

Machine Learning with Scikit-Learn Python - ROC \u0026 AUC

Логистическая Регрессия для Дата Саентиста

#24. Метрики качества ранжирования. ROC-кривая - Машинное обучение

Gini index based Decision Tree

The Gini Impurity Index explained in 8 minutes!

Gini Index and Entropy-Gini Index and Information gain in Decision Tree-Decision tree splitting rule

Новые материалы:

• Линеаризация списка python
• Python datetime квартал
• Что означает title в python
• Cv2 findcontours python описание
• Python доступ к камере телефона
• Clickhouse python примеры
• Фреймворки для python
• Как раскрыть список python
• Python многоклассовая классификация
• Основы python аллен б дауни
• Django создать суперпользователя
• Многопоточность в python
• Django для начинающих python
• Python win32com установка