基尼杂质计算

Question

我们从https://en.wikipedia.org/wiki/Decision_tree_learning#Gini_impurity  $ I_G = 1- \ sum_ {i = 1} ^ j p_i ^ 2 $。

但是从https://www.kaggle.com/batzner/gini-coefficient-an-intuitive-explanation开始，我们有：

def gini(actual, pred):
    assert (len(actual) == len(pred))
    all = np.asarray(np.c_[actual, pred, np.arange(len(actual))], dtype=np.float)
    all = all[np.lexsort((all[:, 2], -1 * all[:, 1]))]
    totalLosses = all[:, 0].sum()
    giniSum = all[:, 0].cumsum().sum() / totalLosses
    giniSum -= (len(actual) + 1) / 2.
    return giniSum / len(actual)


def gini_normalized(actual, pred):
    return gini(actual, pred) / gini(actual, actual)

这两个为什么不同。第二个代码是否有参考，它们每个都试图计算什么？