熵（entropy）在统计学中是一个很重要的概念，用于特征的选择，衡量结果的不确定性， 信息熵越小， 结果越简单。
信息熵的计算公式：
信息熵
条件熵：
当一个特征固定以后， 结果的不确定性即为条件熵：
条件熵
信息增益：
原熵-条件熵， 即为这个已确定变量给系统带来的稳定性增益：
信息增益
H(c) 是分类结果的gain
当然特征带来的稳定性增益越大越好。但是有个问题， 如果一个特征有非常多的value, 那么我们一个节点的分支也会对应很多，很容易造成过拟合
信息增益比：
信息增益的一个大问题就是偏向选择分支多的属性导致overfitting，信息增益比公式对value值多的情况进行的惩罚处理(尽管如此，还是要剪枝)
Infomation Gain Ratio
H(c) 是分类类别的熵， 类别越多，熵倾向于越大；同理， H(X)是变量X的Gain, 变量X的取值越多，H(X)的值也会越大， 惩罚除数越大：
H(X)
在决策树算法中，ID3使用信息增益，c4.5使用信息增益比。
Gini系数：
CART中采用了Gini系数来构造二叉决策树， 二分类问题中，近似于熵之半，但计算要简单一些：
Gini系数
D表示全样本， pi表示每种类别出现的概率, 极端情况p = 1 则Gini = 0 , 不纯度最低，最稳定。
类似的， Gini增益：
屏幕快照 2017-07-13 21.35.14.png
参考：http://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/51488204
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