其中决策树停止条件
1.信息增益小于0.1
2.没有多余的属性
输入格式.csv文件，输出使用决策树预测结果的准确率(仅当前训练集)
训练的测试集使用了sample.csv和play_golf.csv
| 年龄 | 有工作 | 有自己的房子 | 信贷情况 | 类别 |
|---|---|---|---|---|
| 青年 | 否 | 否 | 一般 | 0 |
| 青年 | 否 | 否 | 好 | 0 |
| 青年 | 是 | 否 | 好 | 1 |
| 青年 | 是 | 是 | 一般 | 1 |
| 青年 | 否 | 否 | 一般 | 0 |
| 中年 | 否 | 否 | 一般 | 0 |
| 中年 | 否 | 否 | 好 | 0 |
| 中年 | 是 | 是 | 好 | 1 |
| 中年 | 否 | 是 | 非常好 | 1 |
| 中年 | 否 | 是 | 非常好 | 1 |
| 老年 | 否 | 是 | 非常好 | 1 |
| 老年 | 否 | 是 | 好 | 1 |
| 老年 | 是 | 否 | 好 | 1 |
| 老年 | 是 | 否 | 非常好 | 1 |
| 老年 | 否 | 否 | 一般 | 0 |
sample.csv 该数据集来自 《统计学习方法》李航
| Outlook | Temperature | Humidity | Windy | Play Golf? |
|---|---|---|---|---|
| Rainy | Hot | High | FALSE | No |
| Rainy | Hot | High | TRUE | No |
| Overcast | Hot | High | FALSE | Yes |
| Sunny | Mild | High | FALSE | Yes |
| Sunny | Cool | Normal | FALSE | Yes |
| Sunny | Cool | Normal | TRUE | No |
| Overcast | Cool | Normal | TRUE | Yes |
| Rainy | Mild | High | FALSE | No |
| Rainy | Cool | Normal | FALSE | Yes |
| Sunny | Mild | Normal | FALSE | Yes |
| Rainy | Mild | Normal | TRUE | Yes |
| Overcast | Mild | High | TRUE | Yes |
| Overcast | Hot | Normal | FALSE | Yes |
| Sunny | Mild | High | TRUE | No |
Play_golf.csv 该数据集来自于University of Toronto data-mining 的讲义
对两例测试准确率均为1
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