本篇文章我们介绍信息熵。
信息熵(information entropy)是度量样本集合纯度最常用的一种指标。信息熵的公式为：
怎么理解这句话呢？
比如：现在有一个样本D，里面都是西瓜，但是西瓜的质量有好坏之分。假如样本里面都是好瓜，那么第k类样本的概率，即为多少呢？因为这个例子中，只有一类样本：好瓜，所以
=1。所以Ent(D)=0。
比如：现在有一个样本，里面也都是西瓜，但是西瓜质量有好有坏。好瓜和坏瓜各占一半，那么这个样本的信息熵为：，这个表达式的结果为：1.0。如果我们不想用计算器计算，也可以参考下面的代码：
# a代表正样本，不代表负样本
# 在本例中正样本为好瓜，负样本为坏瓜
import math
a = 1/2
b = 1/2
Ent = -(a*math.log(a, 2) + b*math.log(b, 2))
print(Ent)
那么我们再重新理解一下上面的定义，度量样本集合纯度最常用的一种指标，是不是大概有点感觉了。纯度越高(比如都是好瓜)，信息熵就越低。
我们拿到一个样本之后，如何降低信息熵，也就是如何提升纯度呢？比如：样本中好瓜和坏瓜各占一半，如果，有一个属性，比如说颜色，颜色绿的都是好瓜，其他颜色都是坏瓜。那么，这个属性是不是可以帮助我们更好的判断？
这个问题的答案是肯定的，颜色肯定可以帮助我们更好的判断。对于属性带来的帮助，用更加专业的术语来说，就是用属性去划分样本所获得的“信息增益”。
下一篇文章我们将继续介绍信息增益。
