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决策树构建方法，其中信息熵用于衡量数据集的不确定性。下面是该算法的步骤：

1. 计算数据集的信息熵：首先，计算数据集中每个类别的出现频率，然后使用这些频率计算数据集的信息熵。信息熵越高，表示数据集的不确定性越大。

2. 对每个特征进行划分选择：对于每个特征，计算其对数据集的划分后的信息增益。信息增益是指在划分前后数据集的信息熵差值。选择信息增益最大的特征作为当前节点的划分特征。

3. 递归构建决策树：根据选择的划分特征，将数据集划分为多个子集。对于每个子集，重复步骤2和步骤3，直到满足终止条件（例如，所有样本属于同一类别或者没有更多特征可供划分）。

4. 生成决策树：根据递归构建的结果，生成一棵决策树。

对于表4.3中的数据，我们可以按照上述算法构建一棵决策树。具体步骤如下：

1. 计算数据集的信息熵。

2. 对每个特征进行划分选择，计算信息增益。

3. 选择信息增益最大的特征作为根节点的划分特征。

4. 根据划分特征将数据集划分为多个子集。

5. 对每个子集，重复步骤2和步骤3，直到满足终止条件。

6. 生成决策树。