정보 이득 은 속성 상호 작용 을 보 지 않 고 클래스 의 변수 와 관련 된 정보 의 기여 를 바탕 으로 형상 을 선택 한다 . 데이터 세트 의 모든 속성 이나 특징 에 는 중요 성 이 있 으며 , " 그 중요 성 에 기초 하 여 시스템 은 특정 문제 에 대해 배울 수 있 다 . WEKA ( Waikato Environment for Knowledge Analysis ) 를 활용 하 여 정보 이득 을 계산 한다 . 데이터 처리 를 위한 다양 한 방법 을 포함 하 고 있 다 . 당뇨병 및 BP 데이터 세트 에 대한 평가 자 로 정보 이득 필터 "" infoGainAtrribeVal "" 을 적용 하 여 결과 를 얻 는다 . 그러나 IG 는 숫자 데이터 집합 에 사용 할 수 없 다 . 따라서 IG 를 사용 하 기 전 에 숫자 데이터 를 명목 데이터 로 변환 하 는 것 이 중요 하 다 . 속성 값 이 식별 되 면 ", IG 측정 은 훈련 데이터 세트 의 엔트로피 감소 와 연계 된다 . 이 접근 법 은 분류 에 따라 IG 를 계산 하 여 속성 값 을 찾 는다 . 제안 된 IG 방법 은 시스템 불 확실 성 을 측정 하 기 위해 엔트로피 를 이용 하 고 이전 의 엔트로피 와 이후 의 엔트로피 차이 를 발견 한다 . 그것 은 수학식 7 과 같이 B 가 제공 하 는 A 에 대한 추가 정보 의 양 을 명시 한다 .