下面对一阶归纳推理（FOIL）中信息增益值(information gain)阐释不正确的是（ ）? 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。信息增益值大小与背景知识样例数目有关。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。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。

步骤 1：理解信息增益值的定义
信息增益值是用于评估向推理规则中加入前提约束谓词质量的指标。它衡量了加入新谓词后，推理规则对背景知识样例的分类能力的提升程度。

步骤 2：分析信息增益值与背景知识样例数目的关系
信息增益值的计算依赖于新旧推理规则涵盖的正例和反例数目。因此，背景知识样例的总数目会影响信息增益值的大小。样例数目越多，信息增益值的计算越准确，但并不意味着信息增益值的大小直接与样例数目成正比。

步骤 3：确认每次加入前提约束谓词的规则
在FOIL算法中，每次向推理规则中加入一个前提约束谓词，该谓词是使得新推理规则具有最大信息增益值的谓词。这是为了确保每次加入的谓词都能最大程度地提升推理规则的分类能力。

步骤 4：计算信息增益值
在计算信息增益值时，需要利用新旧推理规则分别涵盖的正例和反例数目。通过比较新旧规则的分类效果，可以计算出信息增益值。