DamiRocK

Почему split дерева не увеличивает weighted Gini и entropy

Gini и Shannon entropy — вогнутые функции распределения классов. Родительская смесь дочерних распределений имеет impurity не меньше weighted children.

Вопрос

Может ли при разбиении узла на два вырасти взвешенный индекс Джини? А взвешенная энтропия?

Ответ источника

Нет для обеих характеристик.

Правильная причина

Пусть распределения классов в дочерних узлах p_L и p_R, а их веса λ и 1−λ. Родительское распределение p=λp_L+(1−λ)p_R.

Gini G(p)=1−Σp_j² и Shannon entropy H(p)=−Σp_j ln p_j являются вогнутыми функциями p. По Jensen:

G(p)≥λG(p_L)+(1−λ)G(p_R),

H(p)≥λH(p_L)+(1−λ)H(p_R).

Исправление ключа

Источник объясняет результат «выпуклостью функций». Направление правильное, но термин неверен: обе impurity-функции вогнуты на симплексе вероятностей.

Когда падения нет

Равенство возможно, например, если дочерние узлы имеют одинаковые распределения классов. Тогда split не несёт информации о метке и weighted impurity остаётся прежней.

Борис Демешев и участники · mlearn_pro, задача 94 · CC BY 4.0. Ответ «нет» сохранён; выпуклость исправлена на вогнутость.

Reading preferences

Appearance
Contrast
More options

Saved only in this browser. Your device’s reduced-motion setting is always respected. Browser zoom works throughout the site.