Интересный факт: в 1912 году итальянский статистик и демограф Коррадо Джини написал знаменитый труд «Вариативность и изменчивость признака», и в этом же году «Титаник» затонул в водах Атлантики. Казалось бы, что общего между этими двумя событиями? Всё просто, их последствия нашли широкое применение в области машинного обучения. И если датасет «Титаник» в представлении не нуждается, то об одной замечательной статистике, впервые опубликованной в труде итальянского учёного, мы поговорим поподробней. Сразу хочу заметить, что статья не имеет никакого отношения к коэффициенту Джини (Gini Impurity), который используется в деревьях решений как критерий качества разбиения в задачах классификации. Эти коэффициенты никак не связаны друг с другом и общего между ними примерно столько же, сколько общего между трактором в Брянской области и газонокосилкой в Оклахоме.
Коэффициент Джини (Gini coefficient) — метрика качества, которая часто используется при оценке предсказательных моделей в задачах бинарной классификации в условиях сильной несбалансированности классов целевой переменной. Именно она широко применяется в задачах банковского кредитования, страхования и целевом маркетинге. Для полного понимания этой метрики нам для начала необходимо окунуться в экономику и разобраться, для чего она используется там.
Коэффициент Джини (Gini coefficient) — метрика качества, которая часто используется при оценке предсказательных моделей в задачах бинарной классификации в условиях сильной несбалансированности классов целевой переменной. Именно она широко применяется в задачах банковского кредитования, страхования и целевом маркетинге. Для полного понимания этой метрики нам для начала необходимо окунуться в экономику и разобраться, для чего она используется там.
Это будет длиннопост. Я давно хотел написать этот обзор, но 
Привет, Хабр!
