ID3算法起源于概念学习系统（CLS），以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准，即在每个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准，然后继续这个过程，直到生成的决策树能完美分类训练样例。可视化的决策树：使用matplotlib和sklearn.tree.plot_tree函数生成的图形，展示了决策树的结构，包括节点、分支和叶节点。可视化的决策树：使用matplotlib和skle

A*算法的原理是设计一个评价估计函数：其中评估函数f(n)是从起始节点通过节点n的到达目标节点的最小代价路径的估计值，函数g(n)是从起始节点到n节点的已走过路径的实际代价，函数h(n)是从n节点到目标节点可能的最优路径的估计代价。在每一层搜索中，排序操作可能被执行多次，但通常排序的次数不会超过搜索的深度。上分析，因为测试的数据很少，所以无论是贪婪最佳优先搜索和A算法都可以找到最终的解，但是由于贪