信息增益近似

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📐 计算公式与说明

基尼 = 2p(1−p)
熵 = −p·log₂p − (1−p)·log₂(1−p)
增益 = 父不纯度 − 加权子不纯度

决策树分裂选择增益最大的特征。

📚 深度解析：信息增益近似

💡 常见使用场景

复核示例：信息增益近似
先用一组可复现输入做一次基准运算，再对关键输入乘以 10%、50% 两档复算，确认结果是否沿预期方向变化。

❓ 常见问题（FAQ）

信息增益近似 的误差是否可快速定位？
可。先检查输入边界、单位、以及分母定义后，通常可在1-2次复算内定位偏差来源。
结果为负值或零值时该怎么办？
先确认输入是否突破有效域（如对数/开方前提、分母是否接近零），再回到定义式检查口径。

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