使用决策树预测一个未知样本的分类。数据样本用属性“天气”、“温度”、“湿度”和“风力”描述。使用ID3算法构建一个决策树模型时，哪个属性适合做根节点？（注：所有对数计算均选择log2）。天气：晴，气温：热，湿度：高，风力：弱，适合打网球吗：否； 天气：晴，气温：热，湿度：高，风力：强，适合打网球吗：否； 天气：阴，气温：热，湿度：高，风力：弱，适合打网球吗：是； 天气：雨，气温：适宜，湿度：高，风力：弱，适合打网球吗：是； 天气：雨，气温：凉，湿度：正常，风力：弱，适合打网球吗：是； 天气：雨，气温：凉，湿度：正常，风力：强，适合打网球吗：否； 天气：阴，气温：凉，湿度：正常，风力：强，适合打网球吗：是； 天气：晴，气温：适宜，湿度：高，风力：弱，适合打网球吗：否； 天气：晴，气温：凉，湿度：正常，风力：弱，适合打网球吗：是； 天气：雨，气温：适宜，湿度：正常，风力：弱，适合打网球吗：是； 天气：晴，气温：适宜，湿度：正常，风力：强，适合打网球吗：是； 天气：阴，气温：适宜，湿度：高，风力：强，适合打网球吗：是； 天气：阴，气温：热，湿度：正常，风力：弱，适合打网球吗：是； 天气：雨，气温：适宜，湿度：高，风力：强，适合打网球吗：否； 天气：阴，气温：凉，湿度：高，风力：强，适合打网球吗：是；

根据ID3算法，我们需要计算每个属性的信息增益，选择信息增益最大的属性作为根节点。信息增益的公式为：信息熵 - 条件熵。其中，信息熵表示样本的混乱程度，计算公式为：-p1*log2(p1)-p2*log2(p2)-...-pn*log2(pn)，其中pi表示样本中类别i的概率。条件熵表示在已知某个属性值的情况下，对应类别的混乱程度，计算公式为：p1*H(S1)+p2*H(S2)+...+pn*H(Sn)，其中pi表示该属性取值为i的样本所占比例，Hi表示该子样本的信息熵。

首先，计算样本的信息熵。共14个样本，其中9个不适合打网球，5个适合打网球。因此，信息熵为：-9/14*log2(9/14)-5/14*log2(5/14)=0.940。

接下来，计算每个属性的信息增益。天气属性有3个取值（晴、阴、雨），因此需要计算条件熵。对于天气=晴的样本，有2个不适合打网球，1个适合打网球；对于天气=阴的样本，有1个不适合打网球，3个适合打网球；对于天气=雨的样本，有2个不适合打网球，1个适合打网球。因此，条件熵为：3/14*[ -2/3*log2(2/3)-1/3*log2(1/3) ]+4/14*[ -1/4*log2(1/4)-3/4*log2(3/4) ]+3/14*[ -2/3*log2(2/3)-1/3*log2(1/3) ]=0.693。信息增益为：0.940-0.693=0.247。

对于其他属性，可以采用类似的方法进行计算。温度属性有3个取值，湿度属性有2个取值，风力属性有2个取值。计算得到温度属性的信息增益为0.029，湿度属性的信息增益为0.152，风力属性的信息增益为0.048。

因此，天气属性的信息增益最大，适合作为决策树的根节点。根据天气属性的取值，可以将样本分成晴、阴、雨三组，然后对每组数据再进行决策树的构建。