在上面的公式中，P(x) 是特征在数据集中出现的概率 。b是对数函数的底，其常用值为2、e和10 。前面的Σ符号代表求和，上、下两边写上求和的上下限，分别 。
在计算完熵之后，我们可以构造一个具有信息增益的决策树，它告诉哪个分裂将最小化熵 。信息增益公式如下：
信息增益是衡量有多少“信息”可用的指标 。在决策树中，我们可以计算数据集中每一列的信息增益，找出哪一列给我们的信息增益最多，然后在该列上进行拆分 。
需要数学知识：
代数和概率的基本知识是理解决策树所必需的 。

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