信息增益法是一種用於評估特徵重要性的方法，特別是在決策樹算法和文本分類中發揮著關鍵作用。其核心概念在於衡量使用某個特徵劃分數據集後，信息熵下降的程度。
定義：
信息增益衡量的是當一個特徵的值被知道後，樣本集合信息熵減少的程度。在決策樹算法中，通過計算不同特徵對樣本分類的貢獻程度，確定哪些特徵用於構建決策樹。
信息增益的計算涉及到熵的概念，熵可以度量樣本集合的不確定性程度。信息增益計算公式為：\(Gain(D, A) = Ent(D) - \sum_{v=1}^V \frac{|D^v|}{|D|} Ent(D^v)\)，其中\(Ent(D)\)是總的樣本集合的熵，\(Ent(D^v)\)是劃分後子集合的熵。
套用：
在文本分類中，信息增益法用於特徵提取，選取對某類別信息增益比較大的詞作為該類的特徵。例如，在正負向文本分類中，某個特徵（詞）針對某個類別（正負向）的信息增益比較大，即該詞的出現使該文本為某一類別的機率大大增加，則可將該詞作為該類別的特徵。
注意事項：
信息增益是要講方向的，上述公式都是計算從P到Q的信息增益。這意味著，對於同一個特徵，從P到Q的信息增益可能與從Q到P的信息增益不同。
信息增益的概念與微積分中的增益不同，它是從Bregman增益推導得到的。在信息增益中，衡量標準是看特徵能夠為分類系統帶來多少信息，帶來的信息越多，該特徵越重要。
綜上所述，信息增益法是一種有效的特徵選擇方法，它通過度量特徵對信息熵的減少程度來評估特徵的重要性。在決策樹算法和文本分類等多個領域中，信息增益法都發揮著關鍵作用。