Calculadora de partición de Gini para árboles de decisión
Busca la mejor división binaria de una característica numérica por impureza de clase Gini ponderada.
SU CÁLCULO
Resultado
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Pasos del cálculo
Trabaje a través de un paso a la vez o revele el cálculo completo. Los pasos utilizan sus entradas actuales.
Cómo calcular
Niveles de punto medio de ensayo entre valores de característica separados consecutivos.
Gini=2p(1−p); split score=(nLeft GiniLeft+nRight GiniRight)/n
Ejemplo resuelto
x 1, 2, 3, 4 y etiquetas 0, 0, 1, 1 se dividieron perfectamente a 2.5.
Suposiciones y detalles de entrada
Sólo observaciones de entrenamiento binario de peso calidad, regla de corbata de umbral de lowest- determintic. No hay escrúpulos categóricos, valores faltantes, poda, validación o interpretación causal.
Usando esta calculadora
¿Puedo entrar en mi propio problema?
Sí. Sustitúyase los valores de ejemplo por sus propias entradas. El resultado, los pasos de cálculo, los cuadros y los diagramas aplicables se actualizan a partir de esos insumos. Los valores blanks o inválidos despejan el resultado; los valores de ejemplo nunca se sustituyen silenciosamente por los insumos que faltan.
¿Los resultados son exactos?
Los resultados utilizan la aritmética de un punto flotante y se muestran redondeados. Leer la fórmula, suposiciones y cualquier precisión de los datos antes de interpretar el resultado.
¿Mi entrada está cargada?
El cálculo se ejecuta en su navegador. No se requiere cuenta, carga de archivos o servicio AI externo. Las entradas no se guardan entre recargas de página.
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