При выполнении классификации в R, как рассчитать прирост информации для каждой переменной?

Question

Я понимаю, что получение информации - это в основном энтропия родительского узла минус энтропия дочерних узлов, а в R есть такие функции, как gains(actual_prob,predict_prob,groups=10) который дает график усиления и подъема, но это для всей модели. Как я могу получить усиление или энтропию только одной из переменных?

Это таблица результатов прироста:

> print(fit1.gain)
Depth                            Cume   Cume Pct                     Mean
 of           Cume     Mean      Mean   of Total    Lift   Cume     Model
File     N      N      Resp      Resp      Resp    Index   Lift     Score
-------------------------------------------------------------------------
  10  2398   2398      0.42      0.42     100.0%     996    996      0.28
  20  2389   4787      0.00      0.21     100.0%       0    499      0.05
  30  2381   7168      0.00      0.14     100.0%       0    333      0.04
  40  2391   9559      0.00      0.11     100.0%       0    250      0.03
  50  2389  11948      0.00      0.08     100.0%       0    200      0.02
  60  2393  14341      0.00      0.07     100.0%       0    167      0.02
  70  2386  16727      0.00      0.06     100.0%       0    143      0.01
  80  2390  19117      0.00      0.05     100.0%       0    125      0.01
  90  2389  21506      0.00      0.05     100.0%       0    111      0.00
 100  2390  23896      0.00      0.04     100.0%       0    100     -0.00