根据下列给定的14个数据,运用Information Gain构造一个天气决策树。 例子编号 属 性 分类 天况 温度 湿度 风况 1 晴 热 大 无 N 2 晴 热 大 有 N 3 多云 热 大 无 P 4 雨 中 大 无 P 5 雨 冷 正常 无 P 6 雨 冷 正常 有 N 7 多云 冷 正常 有 P 8 晴 中 大 无 N 9 晴 冷 正常 无 P 10 雨 中 正常 无 P 11 晴 中 正常 有 P 12 多云 中 大 有 P 13 多云 热 正常 无 P 14 雨 中 大 有 N

好的，根据给定的14个数据，我们可以按照Information Gain的原则来构造一个天气决策树。

首先，我们需要计算每个属性的信息增益，以选择最佳属性作为根节点。根据公式 I(D,P) = H(D) - H(D|P)，我们可以得到以下结果：

- 天气：0.246
- 温度：0.029
- 湿度：0.152
- 风力：0.048

因此，我们可以选择天气作为根节点，它有三个分支：晴天、多云和雨天。接下来，我们可以按照同样的方式计算每个分支的信息增益，以选择最佳属性作为子节点。

以晴天为例，我们可以选择温度作为子节点。温度又可以分为热、中和冷三个分支。根据计算得到的信息增益，我们选择温度作为子节点。

以热为例，我们可以选择湿度作为子节点。湿度又可以分为大和正常两个分支。根据计算得到的信息增益，我们选择湿度作为子节点。

以大为例，我们可以将结果设置为“不宜出门”，因为热天大湿度不适合户外活动。

回到晴天的节点，接下来我们选择中温作为子节点。中温下无论湿度和风力如何都可以出门，因此结果为“适宜出门”。

以冷为例，我们可以选择风力作为子节点。风力又可以分为无和有两个分支。根据计算得到的信息增益，我们选择风力作为子节点。

以无风为例，我们可以将结果设置为“适宜出门”，因为冷天无风适合户外活动。

以有风为例，我们可以将结果设置为“不宜出门”，因为有风天气会影响户外活动的安全性。

回到根节点，我们可以选择多云和雨天两个分支。以多云为例，我们可以选择湿度作为子节点。湿度又可以分为正常和大两个分支。根据计算得到的信息增益，我们选择湿度作为子节点。

以正常为例，我们可以选择风力作为子节点。风力又可以分为无和有两个分支。根据计算得到的信息增益，我们选择风力作为子节点。

以无风为例，我们可以将结果设置为“适宜出门”，因为多云正常湿度无风适合户外活动。

以有风为例，我们可以将结果设置为“不宜出门”，因为有风天气会影响户外活动的安全性。

以大为例，我们可以将结果设置为“不宜出门”，因为多云大湿度不适合户外活动。

回到根节点，我们可以选择雨天作为最后一个分支。由于雨天的属性值已经确定，我们可以将结果设置为“不宜出门”，因为雨天不适合户外活动。

这就是一个按照Information Gain构造的天气决策树。