本文主要是介绍决策树算法2-决策树分类原理2.4-基尼值和基尼指数，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

1 概念

• CART决策树使用"基尼指数" (Gini index)来选择划分属性，分类和回归任务都可用。
• 基尼值Gini（D）：从数据集D中随机抽取两个样本，其类别标记不一致的概率
  • Gini（D）值越小，数据集D的纯度越高。

2 计算

• 数据集 D 的纯度可用基尼值来度量:
  

\(p_k=\frac{c^k}{D}\),D为样本的所有数量，\({c^k}\)为第k类样本的数量。

• 基尼指数Gini_index（D）：一般，选择使划分后基尼系数最小的属性作为最优化分属性。
  

3 案例

请根据下图列表，按照基尼指数的划分依据，做出决策树。

1、对数据集非序列标号属性{是否有房，婚姻状况，年收入}分别计算它们的Gini指数，取Gini指数最小的属性作为决策树的根节点属性。

2、根节点的Gini值为：

3、当根据是否有房来进行划分时，Gini指数计算过程为：

4、若按婚姻状况属性来划分，属性婚姻状况有三个可能的取值{married，single，divorced}，分别计算划分后的Gini系数增益。

对比计算结果，根据婚姻状况属性来划分根节点时取Gini指数最小的分组作为划分结果{married} | {single,divorced}。

5、同理可得年收入Gini：
对于年收入属性为数值型属性，首先需要对数据按升序排序，然后从小到大依次用相邻值的中间值作为分隔将样本划分为两组。例如当面对年收入为60和70这两个值时，我们算得其中间值为65。以中间值65作为分割点求出Gini指数。

根据计算知道，三个属性划分根节点的指数最小的有两个：年收入属性和婚姻状况，他们的指数都为0.3。此时，选取首先出现的属性【married】作为第一次划分。

6、接下来，采用同样的方法，分别计算剩下属性，其中根节点的Gini系数为（此时是否拖欠贷款的各有3个records）

7、接下来，采用同样的方法，分别计算剩下属性，其中根节点的Gini系数为（此时是否拖欠贷款的各有3个records）

8、对于年收入属性则有：

经过如上流程，构建的决策树，如下图：

4 CART算法流程

while(当前节点"不纯")：
    1.遍历每个变量的每一种分割方式，找到最好的分割点
    2.分割成两个节点N1和N2
end while
每个节点足够“纯”为止

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