在机器学习中，选择最佳特征是一个关键的步骤。信息增益和信息增益率是常用的特征选择方法之一。本文将重点探讨信息增益和信息增益率的区别，以及信息增益在最佳特征选择中的重要性。 信息增益 信息增益是一种用于度量特征对分类任务的重要性的方法。它基于信息熵的概念，计算在使用某个特征进行分类时，信息熵的减少量。信息熵是衡量一个系统不确定性的度量，其值越小，表示系统的确定性越高。 信息增益率 信息增益率是信息增益的一种改进方法。信息增益率考虑了特征本身的熵对信息增益的影响。当一个特征本身的熵较大时，即使使用