信息熵是用来描述信息的不确定性的一个度量。想象一下你正在玩一个猜谜游戏，如果这个谜面可能有很多答案，你感觉很迷茫，因为不确定性很高。在数学上，这种 " 迷茫 " 的感觉可以用信息熵来量化：如果一个系统（比如谜底的可能性）非常复杂且不确定，它的熵就很高；如果很确定，比如几乎每次都猜得出谜底，那么它的熵就很低。 信息增益则是用来衡量在知道额外信息后，这种不确定性减少了多少。还是上面的猜谜游戏，如果有人给你一些提示，这个提示可能帮助你排除一些可能的答案，使得你更容易猜到正确答案。这时，你的不确定性减少了，我们说信息增益较高。在决策树模型中，我们用信息增益来选择哪个特征最好用于分割数据，以便快速准确地对数据进行分类。 总的来说，信息熵是一个衡量混乱和不确定性的指标，而信息增益则告诉我们获得某个信息后不确定性减少的程度。通过选择高信息增益的特征来分割数据，我们能更快地清晰地对数据进行分类和决策。