python决策树ID3算法，无库操作

Python ID3（Iterative Dichotomiser 3）是一种基于信息增益的决策树算法，用于分类任务。它通过递归地将数据集分割成越来越纯的子集，直到达到某个停止条件，比如所有实例属于同一类别或者达到最大深度。
以下是ID3算法的基本步骤：

选择最佳特征：计算每个特征的信息增益或信息熵，选择信息增益最大的特征作为当前分裂依据。

划分数据：根据所选特征的值，将数据集划分为不同的子集。

递归构建子树：对每个子集重复上述过程，直到满足停止条件。

创建叶节点：当所有实例都属于同一类别或者达到预设的最大深度，创建一个叶节点表示这个类别。

剪枝优化：防止过拟合，可以采用预剪枝（提前终止生长）或后剪枝（构建完整树后再修剪分支）。

由于ID3算法本身并不复杂，你可以手动实现如下：
def id3(data, features, target):
# 初始化
if len(set(target)) == 1 or not features: # 基本情况，如只有一个类别或无可用特征
return build_leaf(data, target)

best_gain = 0
best_feature = None

for feature in features:
gain = information_gain(data, feature, target)
if gain > best_gain:
best_gain = gain
best_feature = feature

if best_gain == 0:
return build_leaf(data, target) # 如果增益为0，说明所有样本属于同一类别

# 根据最优特征继续划分
subtree = {}
for value, subset in group_by(data, best_feature, target).items():
subtree[value] = id3(subset, remove_features(features, best_feature), target)

return build_tree(best_feature, subtree)

# 辅助函数...
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在这个实现中，你需要定义information_gain、group_by、remove_features和build_leaf、build_tree等辅助函数来处理信息增益计算、数据分组以及构造决策树的结构。