情報利得（決定木の計算）

「分類の上手さを測るスコア」です。

1.エントロピー/ジニ係数：

データの混ざり具合（不純度）を数値化します。全て同じなら0、バラバラなら最大。

2.利得の計算：

ある質問（例：耳は尖っているか？）で分けた後に、どれだけスッキリ整理されたかを計算します。ポイントは、AIが数あるデータの中から「どの特徴が分類に最も役立つか」を数学的に決定する根拠になるからです。