Gini и Entropy — параметры разбиения в алгоритмах на основе деревьев, которые отличаются по своему назначению. 2

Gini предназначен для непрерывных атрибутов, а Entropy — для атрибутов, которые встречаются в классах (например, цвета). 2 Gini стремится найти самый большой класс, а Entropy — группы классов, которые составляют около 50% данных. 2

Gini используется для минимизации неправильной классификации, а Entropy — для исследовательского анализа. 2

Кроме того, индекс Джини не использует логарифмические функции, поэтому его расчёт занимает меньше вычислительного времени, чем у Энтропии. 4

Выбор между этими параметрами зависит от конкретных обстоятельств и используемой методологии. 4