ID3决策树代码见CreatTree.py。请结合算法原理，通过认真阅读、单步调试等方法，掌握ID3决策树的代码实现，并根据自己的理解，对代码进行详细注释。

好的，下面是对CreatTree.py代码的详细注释：

from math import log
import operator

首先导入了两个模块，math中的log函数用于计算信息熵，operator模块用于进行一些操作，如获取字典中value值最大的key。

# 计算给定数据集的香农熵
def calcShannonEnt(dataSet):
    numEntries = len(dataSet)
    labelCounts = {}
    # 为所有可能分类创建字典
    for featVec in dataSet:
        currentLabel = featVec[-1]
        if currentLabel not in labelCounts.keys():
            labelCounts[currentLabel] = 0
        labelCounts[currentLabel] += 1
    shannonEnt = 0.0
    # 计算香农熵
    for key in labelCounts:
        prob = float(labelCounts[key])/numEntries
        shannonEnt -= prob * log(prob, 2)
    return shannonEnt

这是计算香农熵的函数，输入参数为数据集。首先获取数据集的长度，然后使用字典统计数据集中各类别的数量。接着遍历字典，根据公式计算香农熵并返回。

# 创建测试数据集
def createDataSet():
    dataSet = [[1, 1, 'yes'],
               [1, 1, 'yes'],
               [1, 0, 'no'],
               [0, 1, 'no'],
               [0, 1, 'no']]
    labels = ['no surfacing','flippers']
    return dataSet, labels

这个函数是用于创建一个简单的数据集，包括两个特征和一个目标变量。

# 按照给定特征划分数据集
def splitDataSet(dataSet, axis, value):
    retDataSet = []
    for featVec in dataSet:
        if featVec[axis] == value:
            reducedFeatVec = featVec[:axis]
            reducedFeatVec.extend(featVec[axis+1:])
            retDataSet.append(reducedFeatVec)
    return retDataSet

这个函数用于按照给定特征进行数据集的划分，输入参数为数据集、特征、特征值。遍历数据集，将符合要求的数据存储在一个新的列表中并返回。

# 选择最好的数据集划分方式
def chooseBestFeatureToSplit(dataSet):
    numFeatures = len(dataSet[0]) - 1
    baseEntropy = calcShannonEnt(dataSet)
    bestInfoGain = 0.0
    bestFeature = -1
    for i in range(numFeatures):
        featList = [example[i] for example in dataSet]
        uniqueVals = set(featList)
        newEntropy = 0.0
        for value in uniqueVals:
            subDataSet = splitDataSet(dataSet, i, value)
            prob = len(subDataSet)/float(len(dataSet))
            newEntropy += prob * calcShannonEnt(subDataSet)
        infoGain = baseEntropy - newEntropy
        if (infoGain > bestInfoGain):
            bestInfoGain = infoGain
            bestFeature = i
    return bestFeature

这个函数是选择最好的数据集划分方式的函数，输入参数为数据集。首先获取数据集中特征数量，计算数据集的香农熵。接着遍历每个特征，获取该特征下的值，计算每个值下的子数据集的香农熵，最后计算信息增益。如果信息增益大于之前的最大信息增益，就更新最大信息增益和最佳特征。最后返回最佳特征。

# 多数表决的方法决定叶子节点的分类
def majorityCnt(classList):
    classCount={}
    for vote in classList:
        if vote not in classCount.keys():
            classCount[vote] = 0
        classCount[vote] += 1
    sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
    return sortedClassCount[0][0]

这个函数是采用多数表决的方式来确定叶子节点的分类，输入参数为分类标签列表。统计分类标签列表中各类别的数量，并根据数量从大到小排序。最后返回数量最多的类别。

# 创建决策树
def createTree(dataSet, labels):
    classList = [example[-1] for example in dataSet]
    # 如果类别完全相同则停止继续划分
    if classList.count(classList[0]) == len(classList):
        return classList[0]
    # 遍历完所有特征时返回出现次数最多的类别
    if len(dataSet[0]) == 1: 
        return majorityCnt(classList)
    bestFeat = chooseBestFeatureToSplit(dataSet)
    bestFeatLabel = labels[bestFeat]
    myTree = {bestFeatLabel:{}}
    del(labels[bestFeat])
    featValues = [example[bestFeat] for example in dataSet]
    uniqueVals = set(featValues)
    for value in uniqueVals:
        subLabels = labels[:]
        myTree[bestFeatLabel][value] = createTree(splitDataSet(dataSet, bestFeat, value),subLabels)
    return myTree

这个函数是创建决策树的函数，输入参数为数据集和标签列表。首先获取数据集中的类别列表，如果所有类别都相同，就返回该类别。如果遍历完所有特征，还存在不同的类别，就返回数量最多的类别。接着选择最佳特征进行划分，创建一个新的字典用于存储决策树，将最佳特征作为字典的key。然后删除该特征的标签，获取该特征下的所有值，创建一个集合。遍历每个值，将标签列表拷贝一份并递归创建决策树。最后返回决策树。

if __name__ == '__main__':
    dataSet, labels = createDataSet()
    myTree = createTree(dataSet, labels)
    print(myTree)

这段代码是主函数，用于测试我们创建的决策树。首先使用createDataSet函数创建测试数据集，然后使用createTree函数创建决策树，最后打印决策树。