デジタル・ツリー・ジニ・スプリット
決定木のジニ分割計算
重み付きの2クラスのジニ不純度を使い、1つの数値特徴量を二分する最適なしきい値を求めます。
計算結果
結果
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計算手順
手順を1つずつ、またはまとめて表示できます。現在の入力値を使った計算手順です。
計算方法
連続した異なるソートされた特徴値の間に中間点しきい値をテストする。
Gini=2p(1−p); split score=(nLeft GiniLeft+nRight GiniRight)/n
計算例
1 、 2 、 3 、 4 、およびラベル 0 、 0 、 1 、 1 は、2.5 で完全に分割された。
前提条件と入力上の注意
均等重連トレーニングの観測値のみ、決定論的最小値のタイルール。分類的分割、欠測値、定、検証、因果的解釈は行われない。
このツールの使い方
自分の値を入力できますか?
はい。入力例をご自身の値に変更してください。結果・計算手順・表・対応する図が入力に応じて更新されます。空欄や無効な値がある場合は結果を消去し、不足した入力を自動的に例の値で補うことはありません。
結果は厳密ですか?
浮動小数点演算を使用し、表示時に丸めています。計算式・前提条件・記載されたデータ精度を確認して結果を解釈してください。
入力内容は送信されますか?
計算はブラウザー内で行います。アカウント・ファイルのアップロード・外部AIサービスは不要です。ページを再読み込みすると入力値は保持されません。
混同行列の指標計算
↗
陽性クラスを明示した件数表から、適合率、再現率、特異度、F1、正解率、均衡正解率、MCCを求めます。
二値ロジスティック回帰計算
↗
標準化した傾きへのL2罰則を明示し、1つの数値説明変数で二値結果をモデル化して指定点の確率を求めます。
ROC曲線・AUC計算
↗同点スコアをまとめたROC曲線を作り、台形法のAUCと補間なしの平均適合率を求めます。
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