本次实验针对贷款审批场景，采用ID3 决策树算法，以信息增益信息熵：衡量贷款数据集的类别不纯度，公式为 H(D)=−∑k=1K​pk​log2​pk​（pk​为 “给贷款”/“不给贷款” 的样本占比）；信息增益：划分后信息熵的减少量，公式为 Gain(D,a)=H(D)−∑v=1V​∣D∣∣Dv∣​H(Dv)（a为贷款特征，如 “有自己的房子”；Dv为特征a取v值的子集）；核心逻辑：优先选择信息增