我对随机森林中的要素的GINI索引有疑问。 （1000个样本训练数据）
我拥有4500万个功能，这些功能的基尼系数最低，排在首位。
我得到3,800万个具有GINI索引：0的功能。
我得到了700万个具有GINI索引的功能：0-0.39
较低的GINI指数是更好的选择。我看到的是，GINI索引为0的3,800万个功能的分布如下：
trueTRUE：0
真：350
falseTRUE：650
falseFALSE：0
我想知道这种分布。我知道这是什么意思，它甚至不会预测一次，因为 trueTRUE 和 falseFALSE 中确实发生了正确的预测？ 如果我理解的话，更好的GINI索引：0应该是
trueTRUE：350
trueFALSE：0
falseTRUE：0
falseFALSE：650
这是我的全部问题。我在这里应该怎么想。 GINI索引为0的那三千八百万个特征是否可以在Random Forest中拆分，我在那里拥有的另外七百万个特征又如何呢？ 我无法使用课程中的全部4500万个功能，应该进行功能选择。 GINI索引0很好，但是所有人都预测错了？
请帮助我解决这个问题！
谢谢