请求关于使用ID3算法基于历史电脑购买数据构建决策树的详细步骤：包括如何绘制算法流程图，提供相关的Python或相关语言代码实例，展示预测结果截图，并对预测性能和关键特征进行深入分析。

ID3（Iterative Dichotomiser 3）算法是一种经典的用于分类问题的决策树生成算法。基于历史电脑购买数据构建决策树的步骤如下：

1. **数据准备**：
- 收集历史电脑销售数据，包括各种可能影响购买决定的因素，如价格、品牌、操作系统、内存大小等。
- 将数据整理成适合训练的数据集，通常包含特征和标签（即购买行为）。

2. **选择特征**：
- ID3算法从所有特征开始，计算信息增益（Entropy Gain），选择具有最高信息增益的特征作为分裂点。

3. **创建节点**：
- 根据所选特征，创建一个新的节点，并根据该特征划分数据集。

4. **递归过程**：
- 对每个子节点重复以上步骤，直到达到停止条件（如所有数据属于同一类别，或没有更多的可用特征）。

5. **构建决策树**：
- 使用Python中的sklearn库，我们可以利用`DecisionTreeClassifier`类实现ID3算法。

6. **训练模型**：

   from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
   import pandas as pd

   # 假设df是你的数据集
   X = df.drop('purchase', axis=1)  # 特征列
   y = df['purchase']                # 目标变量

   dtree = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')  # 使用信息熵作为分割标准
   dtree.fit(X, y)

7. **绘制决策树**：
- 可以使用graphviz库（需要先安装）可视化决策树。

   from sklearn.tree import export_graphviz
   import graphviz

   dot_data = export_graphviz(dtree, out_file=None, filled=True, rounded=True, special_characters=True)
   graph = graphviz.Source(dot_data)
   graph.view()

8. **预测**：
- 使用`predict`方法对新的数据进行预测。

   new_data = ...  # 新的购买数据示例
   predictions = dtree.predict(new_data)

9. **评估预测性能**：
- 计算准确率、精确率、召回率等指标，比如使用`accuracy_score`，`confusion_matrix`等sklearn函数。

10. **特征重要性分析**：
- `feature_importances_`属性提供了特征的重要性排序。

至于预测结果的截图和深入分析，这通常依赖于具体的可视工具（例如matplotlib或seaborn库）来绘制混淆矩阵和ROC曲线等图形，并根据这些图表讨论模型的性能和特征的重要性。