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。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。

步骤 1：理解信息增益值的定义
信息增益值是用于评估在归纳推理中加入一个前提约束谓词后，推理规则质量的提升程度。它衡量了新加入的谓词对分类效果的改进程度。

步骤 2：分析信息增益值的计算
在计算信息增益值时，需要考虑新旧推理规则涵盖的正例和反例数目。信息增益值的大小反映了新加入的谓词对分类效果的改进程度。

步骤 3：分析信息增益值与背景知识样例数目的关系
信息增益值的大小与背景知识样例数目有关。背景知识样例数目越多，信息增益值的计算越准确，因为更多的样例可以提供更全面的信息来评估新加入谓词的效果。

步骤 4：分析算法结束前的优化过程
在算法结束前，每次向推理规则中加入一个前提约束谓词，该谓词得到的新推理规则具有最大的信息增益值。这意味着在每次迭代中，算法会选择对分类效果改进最大的谓词加入到推理规则中，以优化推理规则的质量。