IBLE(Information Based Learning of Examples)方法是基于信息论的示例学习方法，利用信息论中信道容量的概念作为对实体中选择重要特征的度量。IBLE(Information Based Learning of Examples)方法是基于信息论的示例学习方法，利用信息论中信道容量的概念作为对实体中选择重要特征的度量。信道容量是一个不依赖于训练集中正，反比例的特征取值的选择量。这样，信道容量克服了互信息依赖正，反比例的缺点。IBLE选择一组重要特征建立规则，作为决策树的节点，充分考虑了特征间的相关性。这样，用多个特征组合成规则的节点来鉴别实例，能够有效地正确