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如何修改Scikit-Learn中决策树算法中的分裂标准(gini / entropy)?
我在二元分类问题上使用决策树算法,目标是最小化分类的误报(最大化 positive predicted value )(诊断工具的成本非常高) . 有没有办法在gini /熵分裂标准中引入 weight 来惩罚误报错误分类? Here例如,修改后的Gini索引如下: 因此,我想知道是否有任何方法可以在Scikit-learn中实现它? EDIT 使用 class_weight 产生了以下结果: ... -
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计算R中的Gini和AUC,结果取决于变量的数量
我试图找到R函数来计算基尼系数和R中的AUC . 我找到了包 ROCR 和 MLmetrics . 通常你可以在AUC和Gini之间切换 基尼= 2 AUC -1 在下面的例子中,对于2个exaplantory变量的情况,这是正确的,但对于仅一个变量的情况则不是这样 . 这是包装中的缺陷吗? library(ROCR) library(MLmetrics) data(cars) ## 2 ex...