👩‍🏫Как выбирать между разными метриками нечистоты (impurity metrics) при построении деревьев решений

Популярные варианты: Gini impurity и энтропия (information gain).

Сравнение:
🧬 Gini impurity быстрее вычисляется и часто даёт похожие разбиения, но иногда слегка предпочитает разделения, изолирующие наиболее частый класс.
🧬 Entropy / Information gain отражает уменьшение неопределённости после разбиения, теоретически более «информативна», но вычисляется медленнее.

Выбор на практике: часто метрики дают схожие результаты, поэтому решение зависит от скорости обучения, размеров данных и поведения конкретного датасета. Экспериментальная проверка с кросс-валидацией может помочь определить лучший вариант для вашей задачи.

🐸 Библиотека собеса по Data Science