决策树3:基尼指数--Gini index(CART) 🌳📊

在机器学习中，决策树是一种非常重要的算法，它能够帮助我们理解数据中的复杂关系。当我们谈论决策树时，不得不提的就是CART（Classification and Regression Trees）算法。今天，我们就来探讨一下CART算法中一个关键的概念——基尼指数（Gini Index）。🤔

基尼指数是一个衡量数据纯度的指标，它用于评估在构建决策树时的最佳分割点。简单来说，基尼指数越低，说明数据集越纯净，即每个子集中大部分都是同一类别的样本。相反，如果基尼指数较高，则说明该数据集中不同类别的样本混合较多。🎯

在实际应用中，我们会计算每一个可能的分割点的基尼指数，然后选择那个使基尼指数最小的分割点作为最佳分割。这样一来，我们可以逐步细化我们的决策树，直到达到预设的停止条件为止。🚀

通过使用基尼指数，我们可以有效地构建出结构合理且预测能力强的决策树模型。希望这篇简短的介绍能帮助你更好地理解和运用CART算法中的这一重要概念！💡

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