‘我想找一下这个试编程实现基于対率回归进行划分选择的决策树算法, 并为表 4.3 4.34.3 中数据生成一棵决策树.

基于对引用内容的理解，我可以为您提供以下回答：

试编程实现基于对数几率回归进行划分选择的决策树算法，需要先了解对数几率回归和决策树算法的基本原理。对数几率回归是一种二分类模型，它通过将样本的特征与权重相乘并加上偏置项，然后将结果通过sigmoid函数映射到[0,1]之间，从而得到样本属于正类的概率。决策树算法是一种基于树结构的分类和回归方法，它通过对特征进行递归划分，将样本分到不同的叶子节点中，从而实现分类或回归的目的。

在实现基于对数几率回归进行划分选择的决策树算法时，可以采用以下步骤：
1. 对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择、特征缩放等。
2. 构建对数几率回归模型，使用梯度下降等方法求解模型参数。
3. 根据对数几率回归模型的输出值，将样本分到不同的叶子节点中。
4. 通过计算信息增益或基尼指数等方法，选择最优的特征进行划分。
5. 递归地对每个非叶子节点进行划分，直到满足停止条件为止。

为表4.3中的数据生成一棵决策树，可以按照上述步骤进行操作。具体来说，可以先将数据按照特征值进行排序，然后根据对数几率回归模型的输出值将样本分到不同的叶子节点中。接着，计算每个特征的信息增益或基尼指数，选择最优的特征进行划分。递归地对每个非叶子节点进行划分，直到满足停止条件为止，例如叶子节点数达到预设值或者信息增益小于某个阈值等。