지니 지수
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더 많은 작업
- Gini Index; 지니 계수; 지니 불순도
- 집합에 서로 다른 범주가 얼마나 섞여 있는지를 나타내는 불순도(Impurity) 측정값
의사결정 나무에서 어떤 변수로 어떻게 나눌지 고를 때 쓴다.
범주가 k 개이고 각 범주의 비율이 p₁ … p_k 일 때
- Gini = 1 − Σ pᵢ²
- 모두 한 범주면(완전 순수) 0
- 두 범주가 반반이면 1 − (0.5² + 0.5²) = 0.5 로 최대
- 값이 작을수록 순수하다. 분리 후 지니 지수가 가장 많이 줄어드는 분할을 고른다
한 노드에 A 가 6개, B 가 4개 있으면
- 1 − (0.6² + 0.4²) = 1 − (0.36 + 0.16) = 0.48
| 목표변수 | 분리 기준 |
|---|---|
| 범주형 (분류나무) | 카이제곱 통계량, 지니 지수, 엔트로피 지수 |
| 연속형 (회귀나무) | 분산 감소량, F-통계량 |
- 분산 감소량은 연속형 목표변수에 쓴다. 범주형 변수의 분리 기준이 아니다.
소득 불평등을 재는 지니 계수(로렌츠 곡선 기반)와 이름이 같지만 계산식과 용도가 다르다. 데이터 과학에서 지니 지수라 하면 위의 불순도 측정값을 말한다.