In general, the Gini index does not give a consistent scoring rule. Therefore, maximizing the Gini index may lead to a wrong decision. The main issue is that the Gini index is a rank-based score that is not calibration-sensitive. We show that the Gini index allows for consistent scoring if we restrict it to the class of auto-calibrated regression models.


翻译:总的来说,吉尼指数并没有给出一致的评分规则。 因此,尽可能扩大吉尼指数可能导致错误的决定。 主要问题是吉尼指数是基于等级的得分,对校准不敏感。 我们显示,吉尼指数如果局限于自动校准回归模型,就允许一致的得分。

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