尾舱压力阀脱落，舰长露马脚(5)

-plogp，log是对数函数，p就是概率，也就是可能性大小。
说人话就是，我们想要挑选这样的特征：在选用这个特征去判断每个压力阀所属的【上下左右中】具体位置类别之前，各类别比较混乱，就是啥位置的都有；在选用某个特征（也就是特征对应的数字）去判断位置之后，属于位置上面的都划到一块，位置下面的都划到一块，这样比之前有序了一点，起码上面的和下面的不会掺和在一块，那信息熵就减小了一些；我们需要看看选哪个特征能够让这个变化最大，也就是选哪个数字能够让这些压力阀的位置更有区分性。这个区分性的程度就通过信息熵的差，也就是信息增益来刻画：

假如除了尾舱之外的所有位置一共有D个压力阀，他们在舰船不同的位置都是按照上下左右中这样的位置来摆放的，而且上下左右中位置的压力阀个数分别是a,b,c,d,e，那么这时的混乱程度——信息熵就可以表示为：
（-a/D）log(a/D) （-b/D）log(b/D) （-c/D）log(c/D) （-d/D）log(d/D) （-e/D）log(e/D) = A
每一类的熵加在一起，就是现在所有这些压力阀的混乱程度；每一类的占比，就是-plogp公式里面的p，比如a/D这个比例就是a这一类的概率，以此类推... ...