Decision_tree-python:决策树分类（ID3，C4.5，CART）

Decision_tree-python 决策树分类（ID3，C4.5，CART） 三种算法的区别如下： (1) ID3算法以信息增益为准则来进行选择划分属性，选择信息增益最大的； (2) C4.5算法先从候选划分属性中找出信息增益高于平均水平的属性，再从中选择增益率最高的； (3) CART算法使用“基尼指数”来选择划分属性，选择基尼值最小的属性作为划分属性. 本次实验我的数据集如下所示： 共分为四个属性特征：年龄段，有工作，有自己的房子，信贷情况; 现根据这四种属性特征来决定是否给予贷款 为了方便，我对数据集进行如下处理： 在编写代码之前，我们先对数据集进行属性标注。 （0）年龄：0代表青年，1代表中年，2代表老年； （1）有工作：0代表否，1代表是； （2）有自己的房子：0代表否，1代表是； （3）信贷情况：0代表一般，1代表好，2代表非常好； （4）类别(是否给贷款)：no代表否，