Сравнение коэффициента Джини по странам, конечно, довольно условно, так как размер страны влияет на уровень неравенства: чем больше территория, население и ВВП, тем больше неравенство. Коэффициент Джини, из которого проистекает индекс Джини, используемый для оценки равномерности распределения доходов в экономики, частично базируется на другом методе оценки неравенства в распределении доходов – кривой Лоуренса.
Уровень жизни. Динамические ряды
| Коэффициент Джини — индекс концентрации доходов, справедливости и неравенства | Это список стран или зависимостей по показатели неравенства доходов, включая Коэффициенты Джини. |
| Индекс концентрации Джини - Студенческий научный форум | В 2023 году коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) составил 0,403, сообщил Росстат. |
| Коэффициент Джини | всех стран мира представлены в таблицах по основным регионам мира а также флаги стран, изменения показателя на один период, дата и т.д. |
| Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) | В 2023 году в России коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, отчитался Росстат. |
Quality of Life Index by Country 2024
Коэффициент Джини – статистический показатель, который используется для характеристики уровня экономического неравенства в стране. В 2023 году коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) составил 0,403, сообщил Росстат. В 2023 году коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) составил 0,403, сообщил Росстат. расскажем в подробностях про Коэффициент Джини — статистический показатель степени расслоения общества данной страны или. Другие недостатки коэффициента Джини включают такой уклон в сторону занижения неравенства для стран с небольшой численностью населения и для менее диверсифицированных экономик.
Коэффициент Джини по странам.
Величина коэффициента ограничена промежутком от ноля до единицы — чем выше значение показателя, тем более неравномерно распределены доходы в обществе [1]. Индекс Джини — процентное представление этого коэффициента. Расчёт коэффициента Джини базируется на кривой Лоренца — для её построения требуется частотное распределение единиц исследуемой совокупности и взаимосвязанное с ним частотное распределение изучаемого признака.
Инфляция и более высокие процентные ставки могут замедлить рост благосостояния домохозяйств в ближайшем будущем», — таков прогноз, сделанный в отчете. Страны со средним уровнем дохода будут основной движущей силой глобальных тенденций. К следующей новости.
Коэффициент Джини является числом между 0 и 1, где нулю соответствует полное равенство когда каждый имеет одинаковый доход , а единице — абсолютное неравенство когда один человек имеет все доходы, а все остальные — нулевой доход. Распределение доходов может существенно отличаться от распределения богатства в стране.
Неформальная экономическая деятельность, как правило, составляет большую часть реального экономического производства в развивающихся странах и находится на нижнем уровне распределения доходов внутри стран. В обоих случаях это означает, что индекс измеренных доходов Джини будет завышать истинное неравенство доходов. Получить точные данные о богатстве еще труднее из-за популярности налоговых убежищ офшорных зон.
Другой недостаток заключается в том, что очень разные распределения доходов могут привести к одинаковым коэффициентам Джини. Поскольку индекс Джини пытается разделить двумерную область разрыв между кривой Лоренца и линией равенства до одного числа, он скрывает информацию о «форме» неравенства. В повседневных терминах это было бы похоже на описание содержимого фотографии только по ее длине вдоль одного края или простому среднему значению яркости пикселей. Хотя использование кривой Лоренца в качестве дополнения может предоставить больше информации в этом отношении, она также не показывает демографические различия между подгруппами внутри распределения, например распределение доходов по возрасту, расе или социальным группам. В этом ключе понимание демографии может быть важным для понимания того, что представляет данный коэффициент Джини.
Например, большая часть пенсионеров повышает индекс Джини. Резюме Индекс Джини - это показатель распределения доходов населения. Более высокий индекс Джини указывает на большее неравенство, когда люди с высоким доходом получают гораздо больший процент от общего дохода населения. Из-за данных и других ограничений индекс Джини может завышать неравенство доходов и может скрывать важную информацию о распределении доходов. А на этом сегодня все про коэффициент индекс Джини.
Надеюсь статья оказалась для вас полезной.
Коэффициент Джини (распределение дохода)
Коэффициент Джини, из которого проистекает индекс Джини, используемый для оценки равномерности распределения доходов в экономики, частично базируется на другом методе оценки неравенства в распределении доходов – кривой Лоуренса. Коэффициент Джини — статистический показатель степени расслоения общества данной страны или региона по какому-либо изучаемому признаку. Рейтинг по параметру Коэффициент Джини. the World: Страны – топ-100Последние позиции в рейтинге (100). "В скандинавских странах, которые порой называют государствами "победившего рыночного социализма", Коэффициент Джини достаточно стабилен, и если и меняется, то крайне невысокими темпами.
Коэффициент Джини, значение по странам мира и в России
| Некоторые равнее: что такое коэффициент Джини и зачем он нужен | Latest numbers for economic inequality, which is the difference in how assets, wealth, or income are distributed among individuals and/or populations. It is also described as the gap between rich and poor, income inequality, wealth disparity, wealth and income differences, or the wealth gap. |
| Коэффициент Джини | | Это список стран или зависимостей по показатели неравенства доходов, включая Коэффициенты Джини. |
| Индекс Джини и неравенство доходов | Коэффициент Джини — статистический показатель степени расслоения общества данной страны или региона по какому-либо изучаемому признаку. |
| Коэффициент Джини - индекс концентрации доходов — Тюлягин | В 2023 году в России коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, отчитался Росстат. |
| Среди населения России растет доходное неравенство: почему ускорился этот процесс? | Если же говорить о Китае, то в их стране коэффициент Джини в 2012 году составил 0,474, за прошедшие 10 лет коэффициент достиг локального максимума в 2008 году, когда составлял 0,49. |
Коэффициент Джини, значение по странам мира и в России
Если же площади будут максимально отличаться, то коэффициент неравенства составит 1. Это свидетельство полного дисбаланса между бедными и богатыми в обществе. Для детального расчета используют специальную формулу Брауна по которой можно рассчитать коэффициент Джини и составить рейтинг внутри страны, который распределен как по годам, так и по регионам на карте. После получения этих цифр можно сопоставить рейтинг разных стран. Актуальные показатели Коэффициент Джини рассчитывается и в России. Эти цифры можно найти на страницах официального сайта Росстата. Здесь представлены следующие показатели, вплоть до 2018 года. По годам Распределенный за весь период существования России, как самостоятельного государства, коэффициент Джини выглядит следующим образом: В 1992 год он составил 0,289.
В данной задаче применили WOE-преобразование. Такой подход позволяет придать значимость признаку в формате числа WOE-вес и включить его в набор факторов для обучения модели прогнозирования. Важно, чтобы значения показателей были ранжированы, где А — лучшее значение, B — хорошее значение, С — удовлетворительное значение и т. WOE-веса рассчитываются как натуральный логарифм от отношения доли хороших наблюдений к доле плохих отношений. Для прогнозирования использую логистическую модель. Запишу факторы в отдельный лист для удобства. Однако, в ходе анализа модели было предложено рассмотреть возможность добавления нового фактора — F18. Данный показатель является качественным, поэтому требует преобразования с помощью woe функции. Переобучили модель с учетом нового набора предикторов и посчитали Джини. По результатам видно, что на обучающей выборке качество модели лучше с дополнительным фактором, а на тестовой — без него. Так как решение принимается исходя из большего значения по Gini test, то дополнительный фактор не будет добавлен в модель. Выбор в пользу модели без нового фактора достаточно противоречив, поэтому рассчитаем дополнительную метрику — среднюю абсолютную ошибку.
Список стран по распределению богатства. Доходы от черного рынка экономической деятельности не включены и являются предметом текущих экономических исследований.
Таким образом, когда индекс Джини равен 0, это означает полное равенство, в то время как показатель 100 означает абсолютное неравенство. Коэффициент Джини индекс.
39 стран с высшей степенью неравенства
Индекс Джини: коэффициент Джини выраженный в процентах (то есть коэффициент Джини умноженный на 100%). Коэффициент Джини стран мира ежегодно с 1967 по 2020 годы в виде рейтинга и визуализации. Коэффициент Джини равен отношению площади фигуры, ограниченной прямой абсолютного равенства и кривой Лоренца, к площади всего треугольника под кривой Лоренца.
Доверять Джини или нет: вот в чем вопрос
Мы пришли к культурной деградации, к мировой изоляции, к 30-ти млн человек, выживающим за счёт милостыни в виде субсидий, маткапиталов и пр. Да ещё и стоим на пороге третьей мировой, в одиночестве. Показать список оценивших.
Но даже с англосаксонскими странами не так все просто. Откуда данные Существует два основных источника данных, откуда можно черпать сведения о неравенстве. Оба имеют множество недостатков и ограничений каждый — свои. Первый — это выборочные обследования домохозяйств. Их «врожденные» дефекты давно и хорошо известны. Главный из них связан с тем, что они не схватывают «правого хвоста» распределения из-за невозможности для интервьюеров проникать в дома богатых людей. Поэтому, чтобы реконструировать полную картину, к опросным данным приходится приклеивать «правый хвост» — исходя из каких-то априорных предположений либо используя какие-то альтернативные данные.
Другой источник — административная налоговая статистика. Она успешно решает проблему «правого хвоста» поскольку богатые тоже платят налоги , но с ней другая беда. В этом случае не охваченным остается гигантский сегмент получателей нулевых, низких и средних доходов. Это те, кто либо вообще ничего не зарабатывает на рынке, либо получает доходы, полностью или частично выведенные из-под налогообложения. В результате в довесок к любым оценкам неравенства мы всегда получаем огромный «мешок» с множеством вменений, досчетов, перерасчетов, корректировок, передатировок, взвешиваний, перевзвешиваний, экстраполяций, интерполяций и т. Поменяйте содержимое «мешка» — и большое неравенство превратится в маленькое или маленькое в большое. Стоит ли удивляться, что статистика неравенства до сих пор остается серой зоной, где даже асы по его измерению никак не могут договориться между собой? Но если так, то тогда, может быть, политикам и интеллектуалам лучше воздерживаться хотя бы пока от жонглирования не пойми какими цифрами и не вставать в позу мудрецов, знающих, куда катится мир? Если исходить из них, то в США существует самое высокое неравенство среди всех развитых стран: имея коэффициент Джини по располагаемым доходам, равный 0,45, они намного опережают остальные развитые страны, где он в 1,5—2 раза ниже. Но недавно американский статистик Джон Эрли решил подвергнуть этот факт проверке и обнаружил немало удивительного.
В США на федеральном уровне действует 83 трансфертных программы, связанных с проверкой нуждаемости. Догадайтесь: сколько из них учитывается при получении «официальных» оценок? Но это еще не все.
Пусть одни децили общества получают поменьше, а другие - побольше. График начинает выглядеть по-иному. Значение площади фигуры между синей прямой и красной параболой и есть коэффициент неравенства Джини. Если доходы равны, графики совпадут, а коэффициент будет равен нулю. Если доходы сосредоточит только одна доля населения, то коэффициент станет равен единице. Вот в этих пределах неравенство и считают.
Чем выше значение индекса Джини — тем выше уровень социального неравенства в государстве. Коэффициент Джини показателен не только в абсолютном значении, но и в динамике: если он растет — уровень социального неравенства растет, если падает — соответственно, падает. Коэффициент Джини по странам мира и в России На следующей инфографике представлены значения индекса Джини, расчитанные аналитиками Всемирного банка по состоянию на 2023 год, а также десятка стран с наибольшим значением коэффициента.
Индекс Джини: в каких странах мира самая маленькая разница между доходами богатых и бедных
Значения и трактование коэффициента Джини Коэффициент Джини может иметь значение от 0 абсолютно равномерное распределение доходов до 1 абсолютно неравномерное распределение доходов. Чем выше значение индекса Джини — тем выше уровень социального неравенства в государстве. Коэффициент Джини показателен не только в абсолютном значении, но и в динамике: если он растет — уровень социального неравенства растет, если падает — соответственно, падает. Коэффициент Джини по странам мира и в России На следующей инфографике представлены значения индекса Джини, расчитанные аналитиками Всемирного банка по состоянию на 2023 год, а также десятка стран с наибольшим значением коэффициента.
Thus a Gini index of 0 represents perfect equality, while an index of 100 implies perfect inequality.
В 1912 году итальянский статистик и демограф Коррадо Джини предложил в своем труде «Вариативность и изменчивость признака» новую модель определения степени расслоения общества страны или региона по какому-либо признаку. Модель стала важнейшим инструментом оценки экономического неравенства в мире и получила имя в честь своего создателя — коэффициент Джини. Источник: Getty Images В 2015 году Греция, Таиланд, Израиль и Великобритания оказались неравны в равной степени, то есть все четыре страны имели одинаковый коэффициент Джини — общий показатель неравенства доходов.
Вполне очевидно, что площадь фигуры не изменится, но тем самым мы переводим членов общества из «среднего класса» в бедные или богатые при этом не меняя соотношения доходов между классами. Возьмем для примера десять человек со следующим доходом: Теперь к человеку с доходом «20» применим метод Шарикова «Отобрать и поделить!
В этом случае коэффициент Джини не изменится и останется равным 0,772, мы просто притянули «закрепленную» кривую Лоренца к оси абсцисс и изменили её форму: Давайте остановимся на ещё одном важном моменте: рассчитывая коэффициент Джини, мы никак не классифицируем людей на бедных и богатых, он никак не зависит от того, кого мы сочтем нищим или олигархом. Но предположим, что перед нами встала такая задача, для этого в зависимости от того, что мы хотим получить, какие у нас цели, нам необходимо будет задать порог дохода четко разделяющий людей на бедных и богатых. Если вы увидели в этом аналогию с Threshold из задач бинарной классификации, то нам пора переходить к машинному обучению. Машинное обучение 1. Общее понимание Сразу стоит заметить, что, придя в машинное обучение, коэффициент Джини сильно изменился: он рассчитывается по-другому и имеет другой смысл. Численно коэффициент равен площади фигуры, образованной линией абсолютного равенства и кривой Лоренца. Остались и общие черты с родственником из экономики, например, нам всё также необходимо построить кривую Лоренца и посчитать площади фигур. И что самое главное — не изменился алгоритм построения кривой. Кривая Лоренца тоже претерпела изменения, она получила название Lift Curve и является зеркальным отображением кривой Лоренца относительно линии абсолютного равенства за счет того, что ранжирование вероятностей происходит не по возрастанию, а по убыванию. Разберем всё это на очередном игрушечном примере.
Для минимизации ошибки при расчете площадей фигур будем использовать функции scipy interp1d интерполяция одномерной функции и quad вычисление определенного интеграла.
Доверять Джини или нет: вот в чем вопрос
(Для педантов – между «индексом» и «коэффициентом» есть небольшое отличие, индекс Джини считается в процентах, а коэффициент Джини – в дробных числах от нуля до единицы. Ниже представлен список стран по показателям неравенства доходов, включая коэффициент Джини, по данным Организации Объединённых Наций (ООН). На этой карте представлено распределение Коэффициента Джини по странам (данные Всемирного Банка от 2018 года). Ниже приведены коэффициенты Джини дохода для каждой страны, данные по которой представлены Всемирным Банком. (Для педантов – между «индексом» и «коэффициентом» есть небольшое отличие, индекс Джини считается в процентах, а коэффициент Джини – в дробных числах от нуля до единицы. 28 фев в 21:49. Пожаловаться. В 2023 году в России коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, отчитался Росстат.
Судьбы глобального неравенства
- Индекс Джини | Investor's wiki
- Доверять Джини или нет: вот в чем вопрос — NTA на
- Минфин пообещал больше не повышать налоги на богатых
- Список стран по равенству доходов
- Что такое коэффициент / индекс Джини?
- Индекс Джини | Investor's wiki
Беларусь заняла 4 место среди стран с минимальным имущественным неравенством
С другой стороны, ему легче, чем Игорю или, тем более, Вагиту, оказаться в той ситуации, в которой оказались Вася и Иван. Что бы человек ни делал, он все равно «увязает» в своем финансовом положении. А для среднего класса, живущего от зарплаты до зарплаты, их намерения играют ключевую роль. Почему и как бороться с неравенством Широко распространено мнение, что высокий уровень неравенства препятствует «подъему общества», тормозит экономическое развитие и угрожает социальной стабильности хотя это не доказано. Однако неоспоримым является тот факт, что экономическое неравенство порождает недовольство среди беднейших слоев общества. Очевидно, что правительства должны обратиться к этим группам и принять меры по борьбе с неравенством. Наиболее эффективными мерами являются: бесплатное медицинское обслуживание и образование; пособия для малообеспеченных групп населения; развитие инфраструктуры в селах дороги, электрификация, газификация и т.
Нужно ли нам бороться с неравенством? Существует также мнение, что с неравенством не нужно бороться, потому что люди реагируют на неравенство не так сильно, как на несправедливость. Стоит понимать, что неравенство и несправедливость — это разные понятия. И они часто путаются. Существует множество различных исследований на эту тему, которые показывают, что люди предпочитают справедливое неравенство несправедливому равенству. Подумайте над такой формулировкой.
Когда люди оказываются в обществе, где все равны, многие испытывают обиду и раздражение, потому что тот, кто работает больше других, не получает за это вознаграждения, а тот, кто самый ленивый, получает незаслуженную награду. Вы согласны, что это несправедливо? Равенство неестественно. Вот почему важно бороться не с неравенством в обществе, а с несправедливостью. Конечно, сильные должны помогать слабым, давая им то, в чем они нуждаются. Однако нельзя допускать чрезмерного выравнивания, иначе это убьет мотивацию активных и талантливых людей.
Почему коэффициент Джини так низок в Украине? Давайте вернемся к Украине. Как получилось, что братский народ входит в десятку стран с самым низким социальным расслоением? Возможно, причина в том, что Всемирный банк в своем исследовании учитывал только официальные данные. А в реальности существует серая зона, которая не принимается во внимание. Исследование Института демографии и социальных исследований НАН Украины показало, что децильный коэффициент в Украине составляет 40.
По расчетам Всемирного банка, он равен 5,9, что соответствует шестой позиции в рейтинге стран с наименьшим неравенством если считать не по коэффициенту Джини, а по децильному коэффициенту. Также украинские экономисты утверждают, что низкий коэффициент Джини, рассчитанный Всемирным банком для Украины, обусловлен низким качеством данных о доходах самых бедных и самых богатых групп населения. Индекс Робин Гуда Помимо коэффициента Джини и децильного коэффициента, люди постоянно пытаются придумать другие коэффициенты и индексы, которые бы так или иначе отражали неравенство. Часто такие коэффициенты не используются в научных исследованиях в отличие от коэффициента Джини или децильного коэффициента , а создаются в основном для развлечения — напечатать забавную статью на каком-нибудь ресурсе. К таким индексам можно отнести некоторые варианты индекса Робин Гуда. Когда речь идет об индексе Робин Гуда, важно четко понимать, какой именно индекс Робин Гуда вы имеете в виду.
Индекс Робин Гуда может относиться к одному из нескольких совершенно разных индексов: Индекс Робин Гуда индекс Гувера. Этот показатель также напрямую связан с кривой Лоренца. Он отражает долю дохода общества, которую необходимо перераспределить для достижения абсолютного равенства. Графически это самый длинный вертикальный отрезок, соединяющий линию «абсолютного равенства» с кривой Лоренца. Индекс, публикуемый Bloomberg. В их случае индекс создается потехи ради.
Они проводили лабораторный эксперимент, где студенты могли инвестировать в прибыльные проекты и определять уровень налогов голосованием. В другой серии экспериментов автократии размер инвестиций и распределение осуществлялись извне, но существовал риск экспроприации. Участники эксперимента могли добровольно перейти от демократии к автократии большинством голосов. В эксперименте участвовали 228 добровольцев, которые играли роли бедных и богатых и участвовали в голосованиях. Игра показала, что играющие роли богатых очень редко 13 из 304 голосовали за смену режима.
Переход к демократии почти полностью определялся голосами бедных. В группах, которые перешли на автократию, бедные получали выгоды, и уровень неравенства значительно снизился во всех циклах игры. Это происходит при условии, что автократ выполняет свои обещания. Более подробный обзор литературы по проблемам неравенства можно найти в работе [13] Sukharev, 2020. Некоторые сложности с обработкой данных возникают из-за того, что административное деление РФ за эти годы изменялось: происходили переименования, объединения и присоединения.
В частности, данные по индексам ВРП имеются с 1997 по 2016 г. Данные по ВРП 2017—2018 гг. Для оценки темпов экономического роста по субъектам регионам удобнее использовать индексы ВРП, которые имеются в виде процентов прироста падения по сравнению с предыдущим годом, а не данные по физическому объему, которые нужно было бы нормировать к начальному уровню. В рамках модели Кузнеца-Пикетти предполагалось обнаружить зависимость между темпами роста и неравенства типа перевернутой U или S кривой, поскольку мы имеем набор данных за 21 год по более чем 80 регионам, значительно различающимся по своему экономическому развитию. Для анализа использовался Microsoft Excel 2013, строились точечные диаграммы диаграммы рассеяния с линиями полиномиальных трендов.
Кроме того, вычислялся коэффициент корреляции по каждому году. При этом были получены результаты с очень большим разбросом по годам, что затрудняет поиск каких-либо зависимостей. Однако можно заметить, что в последние годы 2015—2018 корреляция между коэффициентом Джини и индексом ВРП стала больше и более устойчивой по своей величине. Были исключены регионы, по которым в эти годы отсутствовали данные. Также для повышения информативности диаграмм исключен город Москва, в котором неравенство постоянно значительно почти вдвое больше среднего по России точка статистического «выброса».
Диаграммы также становятся плохо читаемыми, если снабдить все точки названиями регионов, поэтому поименованы только некоторые рис. Рисунок 1. Рисунок 2. Рисунок 3. Рисунок 5.
Коэффициент корреляции -0,224. Коэффициент корреляции 0,273. По этим диаграммам можно видеть, что индекс ВРП регионов России в период 1997—2018 годов испытывал огромные колебания, годовой рост и падение могли составлять 10, 20 и более процентов. Причины для этого были различными для разных регионов, например, колебания мировых цен для нефтедобывающих и газодобывающих регионов, изменения в экспортном законодательстве для лесозаготовителей. Для небольших регионов причиной роста или спада могло быть строительство крупных объектов, закрытие крупных старых предприятий или федеральные дотации.
Индекс Джини при этом изменялся незначительно, оставаясь для большинства регионов в пределах 0,27—0,45 с центром 0,33—0,35. Коэффициенты корреляции невелики и то положительны, то отрицательны. Костромская, Тверская, Кировская, Оренбургская области, республики Калмыкия, Карелия, Дагестан, Карачаево-Черкесская и ряд других постоянно сохраняют низкий уровень неравенства в пределах 0,35 , хотя некоторые из них при этом имеют высокие темпы роста Дагестан, Тверская область, Владимирская область. Проверялось также предположение о том, что корреляция коэффициента Джини и индексов ВРП изменяется в периоды экономического роста и падения. Рисунок 7.
Для каждой деревни рассчитаем коэффициент Джини и построим кривую Лоренца. Представим исходные данные по деревням в виде таблицы и сразу рассчитаем и для наглядности: Код на Python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib. Ещё один немаловажный момент. Давайте мысленно закрепим концы кривой в точках и и начнем изменять её форму. Вполне очевидно, что площадь фигуры не изменится, но тем самым мы переводим членов общества из «среднего класса» в бедные или богатые при этом не меняя соотношения доходов между классами. Возьмем для примера десять человек со следующим доходом: Теперь к человеку с доходом «20» применим метод Шарикова «Отобрать и поделить! В этом случае коэффициент Джини не изменится и останется равным 0,772, мы просто притянули «закрепленную» кривую Лоренца к оси абсцисс и изменили её форму: Давайте остановимся на ещё одном важном моменте: рассчитывая коэффициент Джини, мы никак не классифицируем людей на бедных и богатых, он никак не зависит от того, кого мы сочтем нищим или олигархом.
Но предположим, что перед нами встала такая задача, для этого в зависимости от того, что мы хотим получить, какие у нас цели, нам необходимо будет задать порог дохода четко разделяющий людей на бедных и богатых. Если вы увидели в этом аналогию с Threshold из задач бинарной классификации, то нам пора переходить к машинному обучению. Машинное обучение 1. Общее понимание Сразу стоит заметить, что, придя в машинное обучение, коэффициент Джини сильно изменился: он рассчитывается по-другому и имеет другой смысл. Численно коэффициент равен площади фигуры, образованной линией абсолютного равенства и кривой Лоренца. Остались и общие черты с родственником из экономики, например, нам всё также необходимо построить кривую Лоренца и посчитать площади фигур.
Машинное обучение 1. Общее понимание Сразу стоит заметить, что, придя в машинное обучение, коэффициент Джини сильно изменился: он рассчитывается по-другому и имеет другой смысл. Численно коэффициент равен площади фигуры, образованной линией абсолютного равенства и кривой Лоренца. Остались и общие черты с родственником из экономики, например, нам всё также необходимо построить кривую Лоренца и посчитать площади фигур. И что самое главное — не изменился алгоритм построения кривой. Кривая Лоренца тоже претерпела изменения, она получила название Lift Curve и является зеркальным отображением кривой Лоренца относительно линии абсолютного равенства за счет того, что ранжирование вероятностей происходит не по возрастанию, а по убыванию. Разберем всё это на очередном игрушечном примере. Для минимизации ошибки при расчете площадей фигур будем использовать функции scipy interp1d интерполяция одномерной функции и quad вычисление определенного интеграла. Идея следующая: вместо ранжирования населения по уровню дохода, мы ранжируем предсказанные вероятности модели по убыванию и подставляем в формулу кумулятивную долю истинных значений целевой переменной, соответствующих предсказанным вероятностям. Иными словами, сортируем таблицу по строке «Predict» и считаем кумулятивную долю классов вместо кумулятивной доли доходов. Код на Python from scipy. Мало это или много? Насколько точен алгоритм?