我有一个基类实例，有一个继承自基类的派生类，我想将基类实例转换为派生实例，(如果可能的话不复制任何东西(可能向派生类发送一个基类))我该如何实现？注意:我需要这个，因为我使用的是工厂设计模式，它标识需要使用位于基实例中的参数创建的派生类。//classA//classB:publicA(purevirtual)//classC:publicBBBFactory::makeB(A&a){intn=a.getN();if(n==1){returnnewC();}}谢谢。 最佳答案 考虑汽车的情况。您可以将兰博基尼视为汽车。您可以将Yug

基尼系数实现决策树基尼指数Gini⁡(D)=1−∑k=1K(∣Ck∣∣D∣)2\operatorname{Gini}(D)=1-\sum_{k=1}^{K}\left(\frac{\left|C_{k}\right|}{|D|}\right)^{2}Gini(D)=1−k=1∑K​(∣D∣∣Ck​∣​)2特征AAA条件下集合DDD的基尼指数：Gini⁡(D,A)=∣D1∣∣D∣Gini⁡(D1)+∣D2∣∣D∣Gini⁡(D2)\operatorname{Gini}(D,A)=\frac{\left|D_{1}\right|}{|D|}\operatorname{Gini}\left(D_{1

一、决策树及分类原理决策树：是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果，本质是一颗由多个判断节点组成的树熵(Entropy) ：物理学上是“混乱”程度的量度，系统越有序，熵值越低；系统越混乱或者分散，熵值越高从信息的完整性上进行的描述：当系统的有序状态一致时，**数据越集中的地方熵值越小，数据越分散的地方熵值越大从信息的有序性上进行的描述：当数据量一致时，系统越有序，熵值越低，系统越混乱或者分散，熵值越高1948年香农提出了信息熵（Entropy）的概念，假如事件A的分类划分是（A1,A2,...,An），每部分发生的概

Dagum系数分析Dagum基尼系数是传统基尼gini系数的升级，其可分解为组内系数、组间系数和超变密度系数，即Dagum=组内Gw+组间Gb+超变密度Gt。组内Gw分别反映各地区内部水平的差距、组间Gb反映各地区之间水平的差距，以及超变密度Gt反映各地区交叉重叠现象，体现相对差距情况，Dagum基尼系数弥补了其他用于测度地区差距方法因无法解决考察数据存在交重叠现象的不足，能够更好地识别地区差距来源问题。Dagum系数案例1背景当前有中国2012~2021共计10年各省的GDP数据，以及人均GDP数据，现希望将省分成七大区域（分别是华北、东北、华东、华中、华南、西南、西北）进行研究，分析中国人

根据https://stackoverflow.com/a/48981834/1840471，这是加权基尼系数在Python中的实现:importnumpyasnpdefgini(x,weights=None):ifweightsisNone:weights=np.ones_like(x)#Calculatemeanabsolutedeviationintwosteps,forweights.count=np.multiply.outer(weights,weights)mad=np.abs(np.subtract.outer(x,x)*count).sum()/count.sum()

计算样本基尼系数的一种方法是使用相对平均差(RMD)，它是基尼系数的2倍。RMD取决于由下式给出的平均差:所以我需要计算样本(yi-yj)中一对元素之间的每个差异。我花了很多时间才想出一种方法，但我想知道是否有适合您的功能。起初我试过这个，但我敢打赌它在大数据集中非常慢(顺便说一下，s是样本):In[124]:%%timeitfromitertoolsimportpermutationsk=0fori,jinlist(permutations(s,2)):k+=abs(i-j)MD=k/float(len(s)**2)G=MD/float(mean(s))G=G/2G10000loop

我正在计算Ginicoefficient(类似于:Python-GinicoefficientcalculationusingNumpy)但我得到一个奇怪的结果。对于从np.random.rand()采样的均匀分布，基尼系数为0.3，但我预计它会接近0(完全相等)。这里出了什么问题？defG(v):bins=np.linspace(0.,100.,11)total=float(np.sum(v))yvals=[]forbinbins:bin_vals=v[v对于给定的一组数字，上述代码计算每个百分位区间中总分布值的分数。结果:均匀分布应该接近“完全相等”，所以洛伦兹曲线弯曲是关闭的。