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機器學習
吉尼不純度 (Gini Impurity)
是什麼
吉尼不純度（Gini Impurity）衡量決策樹節點中類別的混雜程度，公式 G = 1 − Σpᵢ²，pᵢ 是各類別所占比例；只有單一類別時為 0，各類比例均等時最大（二元時為 0.5）。
解決什麼問題
作為決策樹（如 CART）選擇分裂特徵的準則：挑能讓子節點吉尼不純度下降最多的分裂方式。
考場 Trigger
- G = 1 − Σpᵢ²
- 節點純度、混雜程度
- 兩類各半時最大 0.5
- CART 分裂準則
容易搞混
資訊增益決策樹與隨機森林
中級深度
能用比例算出吉尼值、知道二元最大 0.5 與正規化後為 1，並分清 pᵢ 是比例不是樣本數。