决策树（二）
也可以说，信息量度量的是一个具体事件发生了所带来的信息，而熵则是在结果出来之前对可能产生的信息量的期望——考虑该随机变量的所有可能取值，即所有可能发生事件所带来的信息量的期望。即： 1.2 条件熵（可以理解为在给定某种条件下弄清这件事所需要的信息量，其中给定某种条件后给决策树补充了信息量） 关于条件熵的两篇博客：文章1、文章2、文章3 对于条件熵的具体理解： 我们的条件熵的定义是
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