下面对一阶归纳推理（FOIL）中信息增益值（informationgain）阐释不正确的是（）

下面对一阶归纳推理（FOIL）中信息增益值（informationgain）阐释不正确的是（）

A、信息增益值用来判断向推理规则中所加入前提约束谓词的质量

B、在算法结束前，每次向推理规则中加入一个前提约束谓词，该前提约束谓词得到的新推理规则具有最大的信息增益值。

C、在计算信息增益值过程中，需要利用所得到的新推理规则和旧推理规则分别涵盖的正例和反例数目

D、信息增益值大小与背景知识样例数目直接相关

正确答案：D

答案解析：

A选项：在一阶归纳推理（FOIL）中，信息增益值的主要作用就是衡量向推理规则里添加前提约束谓词的质量。如果添加某个前提约束谓词后，信息增益值较大，说明这个谓词对提升推理规则的性能有较大帮助，能够更好地区分正例和反例，所以A选项阐释正确。

B选项：FOIL算法的核心步骤就是在每次迭代时，尝试添加不同的前提约束谓词，然后选择能使新推理规则获得最大信息增益值的那个谓词加入。通过不断重复这个过程，逐步构建出高质量的推理规则，直到满足算法结束条件，所以B选项阐释正确。

C选项：信息增益值的计算依赖于新推理规则和旧推理规则分别涵盖的正例和反例数目。通常，信息增益是基于对正例和反例的覆盖情况变化来衡量的。例如，会根据新规则和旧规则覆盖正例、反例数量的差异，运用特定公式计算信息增益，以评估添加谓词的效果，所以C选项阐释正确。

D选项：信息增益值大小主要与新、旧推理规则对正例和反例的覆盖情况相关，并非直接和背景知识样例数目相关。即使背景知识样例数目固定，添加不同的前提约束谓词，由于对正、反例覆盖情况不同，信息增益值也会不同。信息增益关注的是规则对样本的区分能力变化，而非单纯的样本数量，所以D选项阐释不正确。