信息增益概念在概率论和信息论中，信息增益（information gain ）是非对称的，用以度量两种概率分布P和Q的差异
信息增益描述了当使用Q进行编码时，再使用P进行编码的差异
通常P代表样本或观察值的分布，也有可能是精确计算的理论分布
Q代表一种理论，模型，描述或者对P的近似
尽管信息增益通常被直观地作为是一种度量或距离，但事实上信息增益并不是
就比如信息增益不是对称的，从P到Q的信息增益通常不等于从Q到P的信息增益
信息增益是f增益的一种特殊情况
在1951年由Solomon Kullback 和Richard Leibler首先提出作为两个分布的直接增益
它与微积分中的增益不同，但可以从Bregman增益推导得到
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