Gini不純度意思

"Gini不純度"（Gini impurity）是統計學和機器學習中的一個概念，用於評估分類變量分類的純度。這個概念是由義大利統計學家Corrado Gini在1912年提出的，他最為人知的是提出了基尼係數（Gini coefficient），用於衡量收入不平等。

在機器學習中，Gini不純度常用於決策樹的構建，特別是在分類問題中。決策樹是一種有監督學習算法，用於根據特徵對樣本進行分類。在構建決策樹時，需要在每個節點上選擇一個特徵，以便最有效地將數據分為兩個子集。Gini不純度可以用來幫助選擇這個最佳特徵。

Gini不純度的值介於0和1之間，其中0表示純淨（即所有樣本都屬於同一類別），1表示完全不純淨（即樣本屬於所有類別）。在決策樹中，選擇Gini不純度下降最大的特徵作為分裂特徵，這可以幫助減少混淆並提高分類精度。

例如，假設我們有一個二元分類問題，數據集中有正類和負類兩個類別。如果一個節點包含的樣本完全屬於同一類別，那麼Gini不純度為0。如果樣本平均分佈在正類和負類兩個類別中，那麼Gini不純度為1。在實際應用中，通常會選擇Gini不純度下降超過某個閾值的特徵作為分裂特徵。