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Python决策树分类：涵盖ID3、C4.5和CART算法
资源介绍
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，