机器学习第四章【决策树】学习记录：ID3练习题：给定如下一个训练集，计算并画出ID3决策树。

• ID3决策树学习算法是以信息增益为准则来划分的属性的。对于一个属性的信息增益越大，一般而言，使用这个属性来进行划分所获得的“纯度提升”越大。
• ID3中的ID是Iterative Dichotomiser（迭代二分器）的简称。

数据表如下图：

 

    1.首先计算结果选项出现的频率：

类1（p1）	类2（p2）
0.6429	0.3571

     2.计算因变量的期望信息：