rpart 함수의 분할 방법을 "기본값"인 "gini"에서 "정보"로 변경하려고합니다. 우리가 fit2 <- rpart(Kyphosis ~ Age + Number + Start, data = kyphosis,
parms = list(prior = c(.65,.35), split = "information"))
method에 인수 정보 :
데이터 과학 경시 대회에 참가 중이며 최종 예상치는 GINI 지수를 통해 측정됩니다. 그것은 회귀 문제입니다. SAS에 대한 계산을위한 소스 코드가 있지만 SAS에 대해 알지 못해 어떤 일이 벌어지고 있는지 이해할 수 없습니다. 파이썬에서 같은 것을 만들고 싶습니다. 어떤 도움을 주시면 감사하겠습니다. 누군가 파이썬 코드를 알고 있다면 많은 도움이 될 것입
TF/Keras에서 사용자 지정 손실 함수를 생성하려고하는데 세션에서 실행되고 상수를 전달하면 손실 함수가 작동하지만 컴파일 할 때 작동하지 않습니다. Keras에. 비용 함수 (TF로 변환 리 오르 덕분) def ginicTF(actual,pred):
n = int(actual.get_shape()[-1])
inds = K.rever
나는 survey 패키지를 사용하여 American Community Survey 마이크로 데이터 작업을하고 있으며 일부 기본 소득 불평등 통계를 계산하려고합니다. 나는 또한 연도 별, 연도 별 지니 계수뿐만 아니라 소득 분위 비율을 계산하고 싶습니다, 그에서 testsurv <- svrepdesign(data=test, repweights = test[,
tensorflow에서 정규화 Gini Coefficient을 계산하려고하는데 이렇게 할 수 없습니다. 아래에 파이썬 코드가 numpy로 실행되었지만 tensorflow를 사용하여 구현하려고합니다. 어떤 아이디어라도 있으면 도와주세요. tensorflow 버전 (여기 def gini(actual, pred, cmpcol = 0, sortcol = 1):
지니 계수가있는 간단한 NN 모델을 최적화 함수로 계산하고 싶습니다. 여기에 내 지니 기능입니다 : def gini(actual, pred):
nT = K.shape(actual)[-1]
n = K.cast(nT, dtype='int32')
inds = K.reverse(tf.nn.top_k(pred, n)[1], axes=[0]