《表2 碳强度因子指标数量与样本均值的Gini系数减小值》

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《中国碳强度关键影响因子的机器学习识别及其演进》

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在已完成的节点分裂属性划分的数据集中，Gini系数大小反映了决策树属性划分的纯度，Gini系数越小，决策树节点划分的纯度越大，对森林中所有决策树的节点变量进行属性划分，计算平均Gini系数的减小程度，当减小程度很大时，表示森林中所有决策树平均纯度大幅提高，表明该节点变量对森林的影响很大。因此只要计算每个数据集中不同指标的Gini系数减小值，根据Gini系数减小值可以评价出1980-2014年中国碳强度影响因子指标逐年的重要程度。由于随机森林中Gini系数是基于信息熵计算获得，根据熵值可加性，意味着所有影响因子的Gini系数减小值总和也就代表了整个碳强度因子指标体系的重要性。因此，为统一设定中国碳强度关键因子筛选的指标数量阈值，对1980-2014年每年各项指标的Gini系数减小值均由大到小排序，再计算各项指标在1980-2014年的平均值，得到碳强度因子指标数量与样本均值的Gini系数减小值对应关系（表2）。