决策树归纳算法（ID3）
ID3算法：选择属性判断节点
信息获取量：Gain（A）=Info（D）-Info_A（D） 两个熵之间的差值 假设A为年龄
Info（D）：直接目标属性类的熵，14个目标，9个买，5个不买，算此的信息熵
Info_A（D）：按A来分类，A下面目标属性类的熵 14个目标，按年龄来分，5个年轻，4个中年，5个老年。其中5个年轻里面2个买，3个不买，以此类推
以年龄为分类算出的信息获取量最大，所以以年龄为跟节点
dot文件转pdf：dot -Tpdf C:\Users\64369\Desktop\jcs\allElectronicInformationGainOri.dot -o C:\Users\64369\Desktop\jcs\outpu.pdf
原文：https://www.cnblogs.com/wang-xun/p/11209596.html