解析基尼指数：经济学如何启发机器学习
解析基尼指数：经济学与机器学习的启发
经济学中的基尼指数如何成为机器学习中的重要概念
背景
基尼指数是数据科学中常用的工具，用于决定决策树的划分。然而，大多数从业者并不知道基尼指数最初来自经济学，作为衡量财富不平等的指标。在本文中，我想深入探讨基尼指数及其起源的细节。
什么是基尼指数？
基尼指数或系数是由科拉多·基尼于1912年引入的，用于衡量一个国家或地区内的收入分配情况。基尼指数为0表示完全不平等，即每个人的收入相同，这是一种均匀分布。而指数为1则表示最大程度的平等，基本上一个人拥有全部财富。
根据世界银行的数据，斯洛文尼亚的基尼指数为0.24，是最差的之一，而南非的基尼指数为0.64，是最好的之一。当然，这只是描述一个国家经济状况的统计指标之一。像统计学中的其他内容一样，它需要上下文和更多的数据来解释整个情况。
洛伦兹曲线
通过洛伦兹曲线，可以直观地看到基尼指数的作用：
虚线的橙色对角线代表完全平等，因为累积财富的变化与累积人口的变化完全呈线性关系。
洛伦兹曲线旨在表示实际的累积财富与累积人口的关系图。洛伦兹曲线与对角线越远，收入不平等程度越大。
洛伦兹曲线与对角线之间的面积与基尼指数成正比。
从数学上讲，这意味着：
其中A和B是上图中所示的相应区域，可以看出随着洛伦兹线的…
