SimoneIG（信息增益简称）
的有关信息介绍如下：
IG是信息增益（Information Gain）的简称。在信息论中，信息增益是决策树算法用于特征选择的一种度量标准，衡量使用某特征划分数据集后不确定性的减少程度 。
相对熵源于信息论，是两个概率分布间差异性的度量 ，相对熵又称KL散度（Kullback-Leibler divergence），由Kullback和Leibler于1951年提出 。信息增益与相对熵、互信息概念相关，已应用于交通数据聚类与决策树构建等领域 。
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