信息增益：
若一分類指標有較大的信息增益，表示其分類能力較好，可降低較多不純度。因此，在生成一顆決策樹時，模型會依照信息增益率或一些衡量信息增益大小的指標來決定使用的分類指標。
不純度：
內部節點分類能力的好壞的衡量，各節點將不同屬性區分的程度，不純度越低越好。