I(p, n)=-p 82 p+n -+n login+n 根结点P=9n=4 1(5)=log14log14 =0.940bts A是例子的一个属性,有V个值{a1ay},用A扩展 nodei结点 把C分成V个子集C1…CV},Ci对应a1(i=1,2,…V)。Ci含有p个 正例,n个反例。“期望信息熵”为 E(4)=∑B+P,n) p+n 属性 outlook,有三个值,{ sunny, overcast, rain,用 outlook扩展根 结点得到三个子集{C1,C2C3}C1={12,8 ,9,11+},C2={3,7,12,13},C3={4,5:6;,10,14} 2,3)=0.971 P2=4,n2=0I(4,0)=0 P3=3,n3=2I(3,2)=0.971 E(outlook)=,,l(P1,n1)+,I(P2,n2)+,I(P3,n3) 0.694 bits根结点:P=9,n=4 A是例子的一个属性，有V个值{a1 , …av}, 用A扩展nodei结点 把C分成V个子集{C1 , …Cv}, Ci对应ai (i=1,2, …V)。 Ci含有pi个 正例，ni个反例。 “期望信息熵”为 属性outlook,有三个值，{sunny,overcast,rain},用outlook扩展根 结点得到三个子集{C1 ,C2 ,C3}。C1={1- ,2- ,8- ,9+ ,11+},C2={3+ ,7+ ,12+ ,13+}, C3={4+ ,5+ ,6- ,10+ ,14-} P1=2, n1=3 I(2,3)=0.971 P2=4, n2=0 I(4,0)=0 P3=3, n3=2 I(3,2)=0.971 p n n p n n p n p p n p I p n + + − + + = − log2 log2 ( , ) 0.940 bits 14 5 14 5 14 9 14 9 (9,5) log2 log2 I = − − = = + + = v i i i i i I p n p n p n E A 1 ( ) ( , ) 0.694 bits ( , ) 14 5 ( , ) 14 4 ( , ) 14 5 ( ) 1 1 2 2 3 3 = E outlook = I p n + I p n + I p n