决策树通过选择能够最大化信息增益或最小化基尼指数的特征来进行数据的划分。最终，我们得到的树结构可以帮助我们做出分类或回归的决策。假设我们要根据天气情况（晴天、阴天、雨天）和温度（高、中、低）来决定是否去公园。熵：初始情况下，不知道天气和温度时，去公园和不去公园的比例是50/50，熵较高。条件熵：根据天气情况，发现晴天去公园的比例很高，雨天去公园的比例很低。信息增益：选择天气作为第一个划分特征，因为