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@@ -95,3 +95,121 @@ Example
 
 如果有1个坏苹果和9个好苹果时，我们可以认为大部分都是坏苹果。内部并不混乱，确定性很大，熵很小。
 
+
+
+### 信息增益
+
+Information gain
+
+表示得知特征X的信息而使得类Y的信息的不确定性减少的程度。
+
+特征A对训练集D的信息增益g(D,A)，定义为集合D的经验熵H(D)与特征A给定条件下D的经验条件熵H(D|A)之差，即：g(D, A) = H(D) - H(D|A)
+
+当前的信息熵等于划分完（如划分成两个）的信息熵之和。
+
+
+
+**信息增益算法**
+
+输入：训练数据集D和特征A
+
+输出：特征A对训练数据集D的信息
+
+1. 计算数据集D的经验熵H(D)
+
+   ![1618582986891](assets/1618582986891.png)
+
+2. 计算特征A对数据集D的经验条件熵H(D|A)
+
+   ![1618583056578](assets/1618583056578.png)
+
+   ![1618583066653](assets/1618583066653.png)
+
+3. 计算信息增益
+
+   ![1618583156554](assets/1618583156554.png)
+
+
+
+### 举个例子
+
+Example
+
+是否信贷
+
+| ID   | 年龄 | 有工作 | 有自己房子 | 信贷情况 | 类别 |
+| ---- | ---- | ------ | ---------- | -------- | ---- |
+| 1    | 青年 | 否     | 否         | 一般     | 否   |
+| 2    | 青年 | 否     | 否         | 好       | 否   |
+| 3    | 青年 | 是     | 否         | 好       | 是   |
+| 4    | 青年 | 是     | 是         | 一般     | 是   |
+| 5    | 青年 | 否     | 否         | 一般     | 否   |
+| 6    | 中年 | 否     | 否         | 一般     | 否   |
+| 7    | 中年 | 否     | 否         | 好       | 否   |
+| 8    | 中年 | 是     | 是         | 好       | 是   |
+| 9    | 中年 | 否     | 是         | 非常好   | 是   |
+| 10   | 中年 | 否     | 是         | 非常好   | 是   |
+| 11   | 老年 | 否     | 是         | 非常好   | 是   |
+| 12   | 老年 | 否     | 是         | 好       | 是   |
+| 13   | 老年 | 是     | 否         | 好       | 是   |
+| 14   | 老年 | 是     | 否         | 非常好   | 是   |
+| 15   | 老年 | 否     | 否         | 一般     | 否   |
+
+
+
+对上表所给的训练数据集D，根据信息增益准则选择最优特征。首先计算经验熵H(D)
+
+![1618747519765](assets/1618747519765.png)
+
+> 计算类别：一共15个类别，9个是，6个否
+
+然后计算各特征对数据集D的信息增益，分别以A1,A2,A3,A4表示年龄、有工作、有自己房子和信贷情况4个特征，则
+
+1. 首先计算年龄![1618747694405](assets/1618747694405.png)
+
+   > H(D)=0.971上面计算了，H(D1)青年，H(D2)中年，H(D3)老年
+
+2. 计算有工作
+
+   ![1618747990121](assets/1618747990121.png)
+
+   > H(D)=0.971，H(D1)是有工作，H(D2)是无工作
+
+3. 计算有无房子
+
+   ![1618748039172](assets/1618748039172.png)
+
+4. 计算信贷情况
+
+   ![1618748063199](assets/1618748063199.png)
+
+有无房子是作为信贷的第一个划分，下降的最快
+
+
+
+### 信息增益比
+
+Information gain ratio
+
+**信息增益比：**
+
+如果以信息增益为划分依据，存在偏向选择取值较多的特征，信息增益是对这一问题进行矫正。
+
+**举例**：
+
+如上面的例子，后面加入了身份证这个特征，身份证又是唯一的，算法对样本画了个15叉树，一层就搞定了全部的分类。
+
+这样会造成一个问题，划分会倾向于特征取值数目较多的，即分的更快。
+
+但在预测集上就出现很大的问题了，即预测集的身份证肯定也是唯一的。
+
+**定义：**
+
+特征A对训练数据集D的信息增益比![1618748316870](assets/1618748316870.png)定义为其信息增益g(D,A)与训练数据集D关于特征A的经验熵H(D)之比：
+
+![1618749594369](assets/1618749594369.png)
+
+**计算**：
+
+如上面的年龄，有3个类（青年、中年、老年），![1618749717493](assets/1618749717493.png)
+
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