決定木アルゴリズムにおいては、データを分割するとき、データクラスの不純度が低くなるように分割することを目指す。

ジニ不純度とは、ノードごとに、データがどれくらいうまく分類できているか？を測る指標。

完全に分類されている場合、ジニ不純度は０になる。