如何理解信息增益

信息增益（Information Gain）是决策树算法中的一个核心概念，主要用于评估数据集中不同特征对分类的重要性。以下是对信息增益的详细解释：

定义

信息增益是指在已知父节点的情况下，子节点能够提供多少关于数据的信息。简单来说，就是通过选择一个特征来减少数据的不确定性。

基本原理

1. 熵（Entropy）：熵是衡量数据集纯度的一个指标，熵值越低，数据集越纯。熵的计算公式为：

[

Entropy(S) = -sum_{i=1