在上篇文章中，已经介绍了属性选择度量的信息增益，接下来本篇文章将介绍最后一个常用属性选择度量：基尼系数(Gini)。
熵的计算涉及对数运算比较耗时，基尼系数在简化计算的同时还保留了熵的优点。基尼系数代表了模型的不纯度，基尼系数越小，纯度越高，选择该特征进行劈划也越好。这和信息增益（比）正好相反。
假设，用X表示随机变量，随机变量的取值为x1, x2 ,x3... 在n分类问题中便有n个取值，基尼系数的计算公式如下：
其中pi为类别i出现的频率，即类别为i的样本占总样本个数的比率，Σ为求和符号，即对所有的pi^2进行求和。
当引入某个用于分类的变量A，假设属性A有m个不同的值，则变量A划分后的基尼系数的计算公式为：
gini(Xi)为按属性A分划后的各子集的基尼系数，|X|为总样本个数，| Xi|为划分后的各类的样本量。
☀公式很复杂，这是什么意思呢？接下来，咱们把看起来高级的问题"低级化"，解释一下gini（X）这个公式。
（1）基尼系数的目的是衡量不平等程度。当我们求pi^2并求和时，这个操作实际上是在给占比大的部分赋予更大的权重。
**例如：**在两个人分东西的例子中，A 占 90%，B 占 10%。当我们计算
时，占比大的 A（0.9）的平方 0.81 远大于占比小的 B（0.1）的平方 0.01。gini（x）=1-0.82=0.18
这种权重分配方式使得基尼系数在衡量不平等时，更侧重于占比大的部分对整体不平等的贡献。在一个社会或群体的资源分配中，占比大的部分的集中程度对整体的不平等感知有更大的影响。