编程实现基于信息熵进⾏划分选择的决策树算法，并为表4.3中数据⽣成⼀棵决策树。

基于信息熵进行划分选择的决策树算法是一种常用的机器学习算法，主要用于分类问题。它通过计算每个特征的信息增益来选择最佳的划分点，以构建决策树模型。

下面是基于信息熵进行划分选择的决策树算法的步骤：
1. 计算整个数据集的信息熵，用于衡量数据集的不确定性。
2. 对每个特征进行划分，计算每个划分点的信息增益。
3. 选择信息增益最大的特征作为当前节点的划分特征。
4. 根据划分特征的取值，将数据集划分为多个子集。
5. 对每个子集递归地执行步骤1-4，直到满足终止条件（如节点中的样本属于同一类别或达到最大深度）。
6. 构建决策树模型。

接下来，我将为您根据表4.3中的数据生成一棵决策树。

表4.3中的数据如下：
| 特征1 | 特征2 | 类别 |
|-------|-------|------|
| 1 | 0 | 是 |
| 1 | 1 | 是 |
| 0 | 1 | 否 |
| 0 | 0 | 否 |

首先，计算整个数据集的信息熵。根据表4.3中的数据，可以得到类别为"是"的样本数为2，类别为"否"的样本数为2，因此"是"和"否"的概率分别为0.5。根据信息熵的计算公式，整个数据集的信息熵为：

Entropy(D) = -p(是) * log2(p(是)) - p(否) * log2(p(否))
= -0.5 * log2(0.5) - 0.5 * log2(0.5)
= 1

接下来，计算每个特征的信息增益。首先计算特征1的信息增益。根据表4.3中的数据，可以得到特征1取值为1的样本数为2，特征1取值为0的样本数为2。对于特征1取值为1的子集，其中类别为"是"的样本数为1，类别为"否"的样本数为1；对于特征1取值为0的子集，其中类别为"是"的样本数为1，类别为"否"的样本数为1。根据信息熵的计算公式，可以计算出特征1的信息增益为：

Gain(D, 特征1) = Entropy(D) - [p(特征1=1) * Entropy(D|特征1=1) + p(特征1=0) * Entropy(D|特征1=0)]
= 1 - [0.5 * (-0.5 * log2(0.5) - 0.5 * log2(0.5)) + 0.5 * (-0.5 * log2(0.5) - 0.5 * log2(0.5))]
= 0

然后计算特征2的信息增益。根据表4.3中的数据，可以得到特征2取值为1的样本数为2，特征2取值为0的样本数为2。对于特征2取值为1的子集，其中类别为"是"的样本数为1，类别为"否"的样本数为1；对于特征2取值为0的子集，其中类别为"是"的样本数为1，类别为"否"的样本数为1。根据信息熵的计算公式，可以计算出特征2的信息增益为：

Gain(D, 特征2) = Entropy(D) - [p(特征2=1) * Entropy(D|特征2=1) + p(特征2=0) * Entropy(D|特征2=0)]
= 1 - [0.5 * (-0.5 * log2(0.5) - 0.5 * log2(0.5)) + 0.5 * (-0.5 * log2(0.5) - 0.5 * log2(0.5))]
= 0

由于特征1和特征2的信息增益都为0，无法选择最佳的划分特征。在这种情况下，可以选择其他的划分准则或者采用其他的处理方式。