生成python代码 实现基于信息熵和基于基尼指数进行划分选择的决策树算法，选择一个UCI数据集，依次利用这些决策树算法为该数据集各生成一棵决策树。

可以使用sklearn库中的DecisionTreeClassifier类来实现基于信息熵和基于基尼指数进行划分选择的决策树算法。以下是一个示例代码：

from sklearn import datasets
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建一个基于信息熵进行划分选择的决策树分类器
clf_entropy = DecisionTreeClassifier(criterion="entropy", random_state=42)

# 训练分类器
clf_entropy.fit(X_train, y_train)

# 创建一个基于基尼指数进行划分选择的决策树分类器
clf_gini = DecisionTreeClassifier(criterion="gini", random_state=42)

# 训练分类器
clf_gini.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上评估分类器的性能
print("基于信息熵的决策树分类器在测试集上的准确率：", clf_entropy.score(X_test, y_test))
print("基于基尼指数的决策树分类器在测试集上的准确率：", clf_gini.score(X_test, y_test))

在上面的示例中，我们使用了sklearn库中的iris数据集来演示如何使用DecisionTreeClassifier类实现基于信息熵和基于基尼指数进行划分选择的决策树算法。在训练完分类器后，我们在测试集上评估了两个分类器的性能，并输出了它们的准确率。

希望这个示例能够帮助你理解如何生成基于信息熵和基于基尼指数进行划分选择的决策树算法。