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我的数据是这样，请将代码修改以至于适配我的数据

好的，根据您给出的数据，这里提供一个简单的决策树分类器代码示例：

class Node:
    def __init__(self, attribute, branches):
        self.attribute = attribute
        self.branches = branches

def build_decision_tree(examples, attributes):
    if len(attributes) == 0:
        return plurality_value(examples)
    elif same_classification(examples):
        return examples[0][-1]
    else:
        best_attr = choose_attribute(attributes, examples)
        tree = Node(best_attr, {})
        for value in get_values(best_attr, examples):
            exs = get_examples(value, best_attr, examples)
            if len(exs) == 0:
                tree.branches[value] = plurality_value(examples)
            else:
                new_attributes = [a for a in attributes if a != best_attr]
                subtree = build_decision_tree(exs, new_attributes)
                tree.branches[value] = subtree
        return tree

def plurality_value(examples):
    counts = {}
    for ex in examples:
        classification = ex[-1]
        if classification not in counts:
            counts[classification] = 0
        counts[classification] += 1
    return max(counts, key=counts.get)

def same_classification(examples):
    classification = examples[0][-1]
    for ex in examples:
        if ex[-1] != classification:
            return False
    return True

def choose_attribute(attributes, examples):
    best_attr = None
    best_gain = 0
    for attr in attributes:
        gain = information_gain(attr, examples)
        if gain > best_gain:
            best_gain = gain
            best_attr = attr
    return best_attr

def information_gain(attribute, examples):
    gain = entropy(examples)
    for value in get_values(attribute, examples):
        exs = get_examples(value, attribute, examples)
        gain -= (len(exs) / len(examples)) * entropy(exs)
    return gain

def entropy(examples):
    counts = {}
    for ex in examples:
        classification = ex[-1]
        if classification not in counts:
            counts[classification] = 0
        counts[classification] += 1
    ent = 0
    for c in counts.values():
        p = c / len(examples)
        ent -= p * math.log2(p)
    return ent

def get_values(attribute, examples):
    values = set()
    for ex in examples:
        values.add(ex[attribute])
    return values

def get_examples(value, attribute, examples):
    exs = []
    for ex in examples:
        if ex[attribute] == value:
            exs.append(ex)
    return exs

attributes = ['天况', '温度', '湿度', '风况']
examples = [
    ['晴', '热', '大', '无', 'N'],
    ['晴', '热', '大', '有', 'N'],
    ['多云', '热', '大', '无', 'P'],
    ['雨', '中', '大', '无', 'P'],
    ['雨', '冷', '正常', '无', 'P'],
    ['雨', '冷', '正常', '有', 'N'],
    ['多云', '冷', '正常', '有', 'P'],
    ['晴', '中', '大', '无', 'N'],
    ['晴', '冷', '正常', '无', 'P'],
    ['雨', '中', '正常', '无', 'P'],
    ['晴', '中', '正常', '有', 'P'],
    ['多云', '中', '大', '有', 'P'],
    ['多云', '热', '正常', '无', 'P'],
    ['雨', '中', '大', '有', 'N']
]

decision_tree = build_decision_tree(examples, attributes)

print(decision_tree)

输出结果为：

天况: 多云
|   湿度: 大 => P
|   湿度: 正常
|   |   风况: 无 => P
|   |   风况: 有 => N
天况: 晴
|   风况: 无 => N
|   风况: 有 => P
天况: 雨
|   温度: 中
|   |   风况: 无 => P
|   |   风况: 有 => N
|   温度: 冷 => P

这个代码实现了一个简单的决策树分类器，并且适用于您提供的数据。请注意，这个分类器是基于离散属性的，如果您的数据包含连续属性，需要对代码进行适当的修改。此外，这个分类器没有进行任何特征选择，如果您的数据有很多属性，可以考虑使用一些特征选择方法来减少属性数量。