在特征选择时，应该给父节点信息增益最大的节点，而信息增益的计算为 IG(Y|X) = H(Y) - H(Y/X)，H(Y/X) 为该特征节点的条件熵， H(Y/X) 越小，即该特征节点的属性对整体的信息表示越“单纯”，IG更大。 则该属性可以更好的分类。H(Y/X) 越大，属性越“紊乱”，IG越小，不适合作为分类属性。