在机器学习领域，决策树是一种广泛应用的数据分析工具🌲。它通过递归地分割数据集来构建模型，最终目的是为了实现分类或回归任务🎯。在这个过程中，选择最佳分割点是关键，而衡量数据纯度的指标就显得尤为重要。
其中一个重要的指标就是基尼不纯度 📊，它用于评估数据集的不均匀程度。基尼不纯度的计算公式相对简单，它衡量的是从数据集中随机抽取两个样本，这两个样本属于不同类别的概率。直观上来说，如果数据集非常纯（即所有样本都属于同一类别），那么基尼不纯度就会很低；反之，则会很高。
有趣的是，基尼不纯度与另一个著名指标——熵entropy有着密切的关系 🔗。熵是用来衡量信息不确定性的一个概念，在决策树算法中也常被用作划分节点的依据之一。研究发现，基尼不纯度大约等于熵的一半，这意味着两者在衡量数据纯度方面有相似之处，但又各有侧重。
通过理解和掌握这些基本概念，我们能够更好地运用决策树算法，从而提高模型的预测准确率和效率 🚀。希望这篇文章能帮助大家对决策树中的基尼不纯度有一个初步的认识，并激发起进一步探索的兴趣！🔍
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