Неоднородность Джини

Деревья решений делят данные на как можно более чистые группы. Неоднородность Джини показывает, насколько перемешаны метки группы:

Gini = 1 - Σ pₖ²

где pₖ — доля меток класса k. У группы с одним классом неоднородность 0; у равной смеси двух классов — 0.5.

Реализуйте gini_impurity(labels).

Входные данные

labels: метки классов в группе.

Выходные данные

Верните неоднородность Джини как дробное число.

Ограничения

1 ≤ длина ≤ 10 000

Каждая метка — от 1 до 20 символов

Примеры

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

Ожидаемый вывод:
expected = 0.5

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

Ожидаемый вывод:
double expected = 0.5;

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

Ожидаемый вывод:
double expected = 0.5;

Ввод:
labels = ["cat", "cat", "cat"]

Ожидаемый вывод:
expected = 0.0

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

Ожидаемый вывод:
double expected = 0.0;

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

Ожидаемый вывод:
double expected = 0.0;

Ссылки

Это задание адаптировано для CodeUtility. Следуйте условию и ограничениям выше.

• scikit-learn, Decision trees: mathematical formulation