试将对缺失值的处理机制推广到基尼指数的计算中去

试将对缺失值的处理机制推广到基尼指数的计算中去

基尼指数的定义

1. 基尼值：用于描述数据集的纯度，Gini(D)越小说明数据集D的纯度越高

其中，p_k是指样本集合D中第k类样本所占的频率。

2. 属性a的基尼指数：

3. 在候选属性集合A中，选择那个使得划分后基尼指数最小的属性作为最优划分属性。即

基于基尼指数算法处理缺失值
（参考了《机器学习》——周志华）
基于上述定义，我们将基尼指数的计算式推广为