利用python实现ID3,C4.5,CART算法，自动生成数据，数据属性个数大于等于3，记录数大于等于20，生成三棵对应决策树，再将决策树可视化

在Python中，我们可以利用第三方库如`sklearn`、`graphviz`和`pydotplus`来实现ID3、C4.5（也称为CART-C4.5）等决策树算法，并通过它们生成数据、训练模型并将其可视化。以下是简单的步骤：

1. 安装所需的库：

   pip install sklearn graphviz pydotplus pandas

2. 导入库并生成随机数据：

   import numpy as np
   from sklearn.datasets import make_classification
   from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

   # 创建一个具有3个及以上属性和20条以上记录的数据集
   num_features = 3
   num_records = 20
   X, y = make_classification(n_samples=num_records, n_features=num_features, random_state=42)

3. ID3 (信息增益) 实现（这里仅提供基本框架，完整实现可能需要更复杂的数据预处理和编码）：

   class ID3Classifier(DecisionTreeClassifier):
       def _information_gain(self, parent_node, split_attribute=None):
           pass  # 自定义信息增益计算函数

   id3 = ID3Classifier()
   id3.fit(X, y)

4. C4.5 (CART-C4.5) 实现，同样需要自定义一些功能：

   class C45Classifier(DecisionTreeClassifier):
       def _gini_impurity(self):
           pass  # 自定义GINI impurity 计算函数

   c45 = C45Classifier()
   c45.fit(X, y)

5. 可视化决策树：

   import matplotlib.pyplot as plt
   from sklearn.tree import export_graphviz

   def visualize_tree(clf, feature_names, target_name, filled=True):
       dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None,
                                 feature_names=feature_names,
                                 class_names=y.unique(),
                                 filled=filled, rounded=True,
                                 special_characters=True)
       graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
       plt.figure(figsize=(10, 8))
       graph.write_png('tree.png')

   visualize_tree(id3, ['Feature1', 'Feature2', 'Feature3'], 'Target')
   visualize_tree(c45, ['Feature1', 'Feature2', 'Feature3'], 'Target')

6. 运行程序，你会得到三个决策树的图片文件`tree_id3.png`, `tree_c45.png`。