本文深入探讨了信息熵的概念、计算方法及其在决策树（ID3和C4.5算法）中的应用。信息熵源自信息论，用于衡量信息的不确定性，其计算公式为Ent(D) = -∑(p_k * log2(p_k))，熵值越小表示样本集合纯度越高。在决策树中，信息熵用于选择最优属性进行节点划分，信息增益和信息增益率是特征选择的核心指标。通过实际案例分析，展示了信息增益在决策树分类中的作用，如活跃度特征对用户流失的影响大于性别。