带有类别标记Z提高利润的训练集SZ将S分为类Y和类N两类。类Y有3个元组类N有4个元组正确分类所需的期望信息量为I34=- 7A log B3 - C4 log 7D 。A=B=C=D=

A=3, B=4, C=3, D=2.

期望信息量的计算公式为：

I(Y,N) = - p(Y)log2p(Y) - p(N)log2p(N)

其中，p(Y)表示类别为Y的元组在训练集S中出现的概率，p(N)表示类别为N的元组在训练集S中出现的概率。

在这个例子中，p(Y) = 3/7，p(N) = 4/7。

将这些值代入公式中，得到：

I(Y,N) = - (3/7)log2(3/7) - (4/7)log2(4/7)

约等于 0.985。

因此，正确分类所需的期望信息量为 I(3,4) = 0.985。