信息熵是一個重要的概念，主要用於衡量信息的不確定性或信息的純度。它最初由克勞德·香農在20世紀40年代提出，基於熱力學中熵的概念，被廣泛套用於資訊理論和機器學習等領域。具體介紹如下：
在資訊理論中。信息熵用於量化信息源產生的信息的平均量，它表示信息源輸出端符號的不確定性。信息熵的值越大，表明信息源產生的事件越不確定，信息的混亂程度越高。
在機器學習領域。信息熵被用作一種度量樣本集合純度的方法。一個集合的純度越高，其信息熵越低。例如，一個只包含白球的盒子具有很高的純度，因此其信息熵很低。
在決策樹算法中。信息熵用於選擇最佳的分裂屬性，即通過計算劃分前後集合熵的差值（信息增益）來衡量使用某個特徵對樣本集合劃分的效果。信息增益越大，表明該特徵越能有效減少不確定性。
此外，信息熵的概念也可以用於比較不同信息的價值。例如，如果知道一個學校的學生主修學科的信息，相比於只知道學生性別，前者提供的信息量更大，因為主修學科提供了更具體的信息。