除了資訊增益（Expected Information Gain, EIG），還有多種其他指標可以用來評估資料集合併的價值：
模型預測準確性：通過比較合併後模型的預測準確性（如均方誤差MSE或準確率）來評估資料合併的價值。這可以直接反映合併對模型性能的影響。
樣本多樣性：評估合併資料集的樣本多樣性，通過計算樣本的分佈差異（如Kullback-Leibler散度）來確定合併是否能夠提供更豐富的資訊。
治療重疊性：在因果推理中，治療重疊性（overlap）是指不同治療組之間的樣本重疊程度。評估合併後的治療重疊性可以幫助確定合併是否能改善因果效應的估計。
效用函數：根據特定應用場景設計效用函數，這可以包括成本效益分析，評估合併所需的資源與預期收益之間的關係。
穩健性分析：通過進行穩健性分析來評估合併後模型對於不同假設或數據變化的敏感性，這可以幫助確定合併的穩定性和可靠性。
這些指標可以與資訊增益結合使用，提供更全面的資料合併價值評估。