ジニ不純度プログラミングチャレンジ

ジニ不純度

グループ内のラベルがどれだけ混ざっているかを測ります。決定木が分割を選ぶときの指標です。

このチャレンジで学べること

決定木は、できるだけ純粋なグループになるようデータを分割します。ジニ不純度は、グループのラベルがどれだけ混ざっているかを測ります。

Gini = 1 - Σ pₖ²

ここで pₖ はクラス k のラベルの割合です。クラスが1つだけのグループの不純度は 0、2クラスが均等に混ざったグループの不純度は 0.5 です。

gini_impurity(labels) を実装してください。

labels: グループ内のクラスラベル。

ジニ不純度を小数で返してください。

1 ≤ 長さ ≤ 10,000

各ラベルは 1 〜 20 文字

例 1

入力：
labels = ["yes", "yes", "no", "no"]

期待される出力：
expected = 0.5

入力：
std::vector<std::string> labels = {"yes", "yes", "no", "no"};

期待される出力：
double expected = 0.5;

入力：
string[] labels = new string[] {"yes", "yes", "no", "no"};

期待される出力：
double expected = 0.5;

半分が yes、半分が no です：1 - (0.5² + 0.5²) = 1 - 0.5 = 0.5。2クラスのグループで最も混ざった状態です。

例 2

入力：
labels = ["cat", "cat", "cat"]

期待される出力：
expected = 0.0

入力：
std::vector<std::string> labels = {"cat", "cat", "cat"};

期待される出力：
double expected = 0.0;

入力：
string[] labels = new string[] {"cat", "cat", "cat"};

期待される出力：
double expected = 0.0;

クラスが1つだけ：1 - 1² = 0。グループは純粋です。

この課題はCodeUtility用に調整されています。上記の説明と制約に従ってください。